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摩爾線程S5000 + 智源FlagOS：基于原生FP8引擎，Day-0適配DeepSeek-V4
- 4月24日，摩爾線程攜手智源眾智FlagOS社區(qū)，在旗艦級AI訓(xùn)推一體全功能GPU MTT S5000上，率先實現(xiàn)對新一代大模型DeepSeek-V4-Flash的Day-0極速適配，并完成了全量核心算子的深度優(yōu)化與部署支持。DeepSeek-V4-Flash 采用混合專家（MoE）架構(gòu)，總參數(shù)量高達(dá)284B，激活參數(shù)13B，支持百萬token上下文長度。其預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)超32Ttoken，在最大推理力度模式（Flash-Max）下推理能力逼近Pro版本。值得關(guān)注的是，V4模型首次采用“FP4+FP8”混合精
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摩爾線程MTT S5000全面適配Qwen3.5三款新模型
- 繼開源Qwen3.5-397B-A17B之后，阿里再次宣布開源千問3.5最新三款中等規(guī)模模型：Qwen3.5-35B-A3B、Qwen3.5-122B-A10B、Qwen3.5-27B。摩爾線程第一時間做出極速響應(yīng)，宣布已在旗艦級AI訓(xùn)推一體全功能GPU MTT S5000上，完成對這三款全新模型的全方位適配。此次高效支持充分展示了摩爾線程MUSA生態(tài)的成熟度與完備性。在本次Qwen3.5系列模型的適配過程中，MUSA生態(tài)賦能開發(fā)者的兩大核心能力得到了有力驗證：▼原生MUSA C支持：允許開發(fā)者直接使用M
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Day-0支持｜摩爾線程MTT S5000率先完成對GLM-5的適配
- 2月11日，智譜正式發(fā)布新一代大模型GLM-5。摩爾線程基于SGLang推理框架，在旗艦級AI訓(xùn)推一體全功能GPU MTT S5000上，Day-0完成了全流程適配與驗證。憑借MUSA架構(gòu)廣泛的算子覆蓋與強大的生態(tài)兼容能力，摩爾線程成功打通了模型推理全鏈路，并深度釋放MTT S5000的原生FP8加速能力，在確保模型精度的同時顯著降低了顯存占用，實現(xiàn)了GLM-5的高性能推理。此次快速適配，不僅印證了MUSA軟件棧的成熟度，更充分展現(xiàn)了國產(chǎn)全功能GPU對最新大模型即時、高效的支持能力。GLM-5與MTT S
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Moore Threads發(fā)布了具備15倍性能和50倍光線追蹤提升的次世代游戲GPU——據(jù)稱性能優(yōu)于Hopper和Blackwell的AIGPU 也在研發(fā)中
- 中國GPU制造商Moore Threads剛剛舉辦了MUSA開發(fā)者大會，發(fā)布了“華港”，這是其將于明年亮相的次世代架構(gòu)。華港將涵蓋游戲和人工智能領(lǐng)域，兩者都承諾帶來顯著的性能提升?；顒蛹?xì)節(jié)很少，所以我們實際上沒有具體的規(guī)格;只是對預(yù)期的宣稱，如果這些承諾屬實，我們將有很多值得期待的內(nèi)容，比如“AAA級”游戲性能提升15倍，光線追蹤性能提升驚人50倍。我們先從“廬山”說起，這是一款由華剛搭載的新游戲顯卡，將接替現(xiàn)有的MTT S80和S90機(jī)型。后者是Moore Threads近期提供的最佳顯卡，性能僅略勝R
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