国产算力迈入万卡时代：摩尔线程新GPU架构+中科曙光万卡集群双突破

12月20日，在北京市中关村国际创新中心，国产GPU厂商摩尔线程（688795.SH）举办首届MUSA开发者大会，发布了其最新全功能GPU架构“花港”及芯片路线图；两天前的12月18日，国产算力系统厂商中科曙光（603019.SH）发布了名为“scaleX”的万卡超集群系统。此次两大突破表明，国产算力竞争焦点已从单张显卡参数比拼，转移至万卡级系统构建。

对于训练“万亿参数大模型”的下游客户而言，单芯片性能不再是唯一考量指标。当模型参数突破万亿，单一芯片面临物理性能瓶颈，算力提升需依靠规模堆叠实现。摩尔线程的“花港”架构在技术层面回应了这一问题：其最核心变化在于计算密度的提升与对低精度计算的支持，官方数据显示，相较于上一代产品，新架构算力密度提升50%、效能提升10倍，并支持从FP4到FP64的全精度计算，新增对MTFP6、MTFP4及混合低精度的支持。基于“花港”架构，摩尔线程公布了两款未来芯片规划——“华山”与“庐山”。“华山”定位为AI训推一体芯片，专攻大规模智算，旨在为万卡级智算集群提供算力支撑；“庐山”则专注于高性能图形渲染，官方数据显示，“庐山”的AI计算性能较前代提升64倍，光线追踪性能提升50%。从下一代产品规划看，摩尔线程坚持走“全功能GPU”技术路线，覆盖图形渲染与人工智能计算两个市场。

同期，中科曙光也发布了“scaleX”万卡超集群系统，这是国产万卡级算力集群首次以真机形式公开亮相。与芯片厂商侧重微观架构不同，中科曙光解决的是算力堆叠后的物理与工程难题。构建万卡集群面临散热、供电、空间等多重挑战，该系统由16个scaleX640超节点通过scaleFabric高速网络互连，总计可部署10240块AI加速卡。为解决高密度散热问题，采用浸没相变液冷技术，官方数据显示单机柜算力密度提升20倍，PUE值降至1.04，提升物理空间与电力条件下的算力部署上限。在“网”的维度，中科曙光推出scaleFabric网络，基于国内首款400G类InfiniBand的原生RDMA网卡与交换芯片，实现400Gb/s带宽与低于1微秒的端侧通信延迟，突破分布式计算“通信墙”，优化集群协同性能。

除了训练端的竞赛，大模型推理需求也成为关注重点。随着国产大模型参数量突破，如何在硬件上高效运行成为考验。摩尔线程现场展示与硅基流动合作测试数据：在DeepSeek R1 671B全量模型上，其MTT S5000单卡Prefill吞吐量突破4000 tokens/s，Decode吞吐量突破1000 tokens/s，说明国产GPU在千亿参数大模型推理任务上具备全流程吞吐能力。硬件堆叠后，算力释放依赖软件生态。摩尔线程宣布MUSA架构升级至5.0，核心计算库muDNN效率超98%；中科曙光“scaleX”支持多品牌加速卡，完成400余个主流大模型适配，完善系统兼容性，推动算力产业生态成熟。