于高科技范畴内，中国仅有的、存在与世界顶级水准仍旧有着较大差距的两项事物，其一为光刻机，其二乃GPU芯片，而此物两者恰恰是AI竞争的关键基石 。

幸运的是，在“算力即国力”被号召的情况下，国产GPU芯片这些年呈现出如井喷一般的态势，众多品牌纷纷拿出丰富且强大的产品矩阵，展现出了不俗的实力。

在这其中，成立仅仅5年的摩尔线程，无疑是关注度最高的品牌。

其一，摩尔线程的创始人叫张建中，他曾出任全球副总裁一职，同时还担任过中国区总经理，自身带有光环 。

于此之外，摩尔线程的MTT S80，直至如今还是唯一那可以于公开途径购得的国产游戏显卡，并且每个月份都在对驱动予以更新。

5年时间里，摩尔线程凭借自主研发的具备全功能的GPU芯片，进而开发出既包含软件又涵盖硬件的，全方位、系列化的产品堆栈，该堆栈覆盖范围广泛，几乎涉及所有与GPU相关的领域，。

顺序是，先从大家都极为熟知的游戏显卡，也就是 S80 以及 S70 入手介绍，接下去是专业视觉加速显卡，具体为 X300 和 S50，最后是数字办公显卡，分别是 S30 与 S10 。

从算力本()到台式机(智娱摩方)；

从用于算力加速的卡，具体型号为 S5000 和 S4000起，接着转至相关服务器，这里包括 MCCX D800 以及 X1和 X2 ，而后又到智算中心，提及称之为夸娥集群的地方，。

从基础软件、AI套件到云原生软件、图形与多媒体软件；

从AI模型()到AI应用(魔笔马良/魔笔天书)……

这些种种，摩尔线程均有涉足，并且都做得相当出色，于诸多传统领域以及新兴领域当中，皆能够见到摩尔线程活跃的身姿！

随着IPO成功上市，关注摩尔线程的，不只有科技行业了，而是全民都给予了关注，都在瞩目 。

所以，摩尔线程，到了该进行一回总体汇报的时段了，同时，也到了该对未来予以展望的时候了！

存在着这样一场活动，它属于摩尔线程举办的第一回MUSA开发者大会，能够这么表述，此次大会所涵盖的实用内容极为丰富，大概是超出了每一位参与会议之人的意料范围以及内心期待的！

在大会之上，我们见到了一种全新的GPU架构，看到了三个全新的GPU芯片，目睹了一个全新的算力集群，瞧见了两个全新的整机，并且还有诸多开发工具以及生态方面的升级，这景象使人目不暇接，应了接不暇的状态啊！

进入正题之前，先解释两个关键名词。

一，是“全功能GPU”，也就是GPU，它指的是那种具备功能完备性以及精度完整性的GPU；通俗来讲，就是有一种GPU架构，它能够去干差不多全部的活儿 。

在这当中，功能完备性所展现之处在于，于单一GPU芯片之内，集成了AI计算加速、图形渲染、还有物理仿真以及科学计算、超高清视频编解码这般多种不同类型的引擎。如此一来，便能够满足各种各样不同的图形以及计算方面的需求。

单一芯片支持FP64、FP32、TF32、FP16、BF16、FP8、INT8、FP6、INT4、FP4等不同计算精度，这体现了精度完整性，能满足不同的GPU加速计算需求。

和TPU，VPU，GPGPU，NPU，ASIC啦等功能较为单一的图形或者计算芯片相比，全功能GPU当然更具优势，不管来什么样的活儿它都可以胜任。

一是“MUSA”，其英文全称为Meta- ，它有着“元计算统一系统架构”这样的中文名，它是由摩尔团队自主研发出来的，它是一种全栈技术体系，这种体系覆盖了芯片硬件架构、指令集、编程的模型、软件运行库以及驱动程序框架等方面 。

MUSA架构算得上是全功能GPU的根基，这让其拥有更强之计算通用性，拥有更优之技术演进能力，拥有更佳之生态兼容性，拥有更广泛之市场适应性。

这一回，MUSA不但带来了硬件架构的迭代，还迎来了全栈软件的升级，其中涵盖支持新的MUSA C、、 & 编程模型，对性能进行了深度优化，像计算效率能够达到98％、通信效率能够达到97％、编译器性能提升了3倍、有高性能算子库等，并且还有更广泛的计算加速库、通信、及管理开源。

【主权AI的三大支柱：成败就看它了】

在大会刚开始的时候，身为中国工程院院士，同时又是清华大学计算机系教授的郑纬民，发表了一则能让人陷入深深思考的演讲。

郑纬民院士率先提出了主权AI的三大支柱，分别是，算力自主，算法自强，生态自立，这三者互为前提，相互约束，共同构成主权AI的系统工程框架 。

其中，真正决定主权AI成败的，在于有没有那么多开发者，这些开发者愿意长时间在一套堆栈上，专为一款GPU编写代码，因为开发者才是生态的核心主体，并非厂家 。

所以呀，国产平台最为关键所需解决掉的问题，在于使得迁移成本得以降低，让工具链成熟度能够提升，把社区特别是开源社区给做好，如此这般才可以借助实现从“能用”朝着“好用”进而到“愿意用”的循序渐进的跨越 。

郑院士对摩尔线程可以说是赞不绝口。

一，是摩尔线程呈现的国产全功能GPU，单独的一颗芯片能够与此同时完成3D图形渲染工作，还能达成HPC高性能计算任务，并实现AI加速功能，这实在是极为困难的事情。

二是，摩尔线程MUSA，属于类似于CUDA生态的国产实践范畴，与此同时，它也极为重视开源。

郑院士所在的清华大学团队做了两件事，一件事是做成了以推理为中心的大模型推理架构，该架构能节省诸多硬件资源，并且这个架构还是开源的 。

首先，第二个例子呈现的是，借助基于计算强度的策略，能够混合运用多个CPU、GPU，接着是把大模型里的不同负载分配至不同设备，最后是首次成功将千亿模型本地化的成本降至十万元级别。

郑院士最后表明，国内GPU行业当下遭遇极为严重的，呈现出内卷以及碎片化状况的问题，这样一来，便逐渐形成了有着极大影响力阻碍作用的阻碍。

因此产业联盟以及软硬件协同设计极为关键，产业界需凝聚一起来，应用同样得凝聚起来，一块儿奋力去解决此问题。

唯有国产AI加速卡于真实业务里大规模开展运用，彼时生态才能够拥有自我强化的正反馈，进而得以形成正向闭环。

【新一代GPU架构：花港】

摩尔线程创始人是张建中，他担任董事长兼CEO，他做了主题演讲，在三个小时这么长的时间当中，带来了一个又一个令人惊喜的内容！

自2022年起始，摩尔线程MUSA GPU架构以每年一次的频率进行迭代，先后推生出苏堤，春晓这一架构，曲院这一架构以及平湖这一架构——没错，摩尔线程架构的代号皆源自“西湖十景”。

本次公布的新架构，代号为“花港”。

新一代指令集，由“花港”架构予以支持，其算力密度提升了50％，而能效提升幅度多达10倍 。

它对从FP4直至FP64的全精度端到端加速计算予以支持，其中有新增的对MTFP6、MTFP4的支持，并且针对FP8、FP6、FP4这三种低精度计算进行了专门优化，还支持混合计算，能效更为高。

它有第一代 AI 生成式渲染架构（AGR），借助 AI 能力去改变传统流水线，其渲染效率更高，它还有第二代光追硬件加速引擎，其生成速度相较于上一代提高了 5 至 6 倍，并且能够完美支持最新的 DX12 的所有功能。

再者，它能够对新一代异步编程技术予以支持，将任务调度以及并行机制进行优化，并且结合自研的高速互联技术，进而可以对10万卡以及超过10万卡的超大规模智算集群提供支持。

今后，摩尔线程会依据“花港”架构，推出来自高性能AI训推一体的“华山”芯片，还有专门致力于高性能图形渲染打造的“庐山”芯片 。

身为国产GPU架构，除去具备良好的性能之外，在安全方面能够自主可控这一点更是极其关键重要的。

“花港”架构拥有全栈自行研究与自身能够掌控的关键能力，借由安全域硬件安全架构，借助信任域硬件安全架构，凭借保护域硬件安全架构，依靠功能域硬件安全架构组成的四层架构，给予从芯片直至系统的可验证式安全守护 。

具体涵盖这些方面，有硬件信任根HRoT，存在安全启动，包含固件安全更新与保护，具备可信执行环境，拥有硬件加解密加速引擎，涉及国密算法，存在机密计算，有DRM数字版权保护，还有生命周期管理等等 。

摩尔线程的GPU架构是依靠全栈自主去进行研发的，有着坚实的专利壁垒做支撑，到2025年6月30日这个时间节点，累计起来已经申请了1000多项专利，获得了授权专利514项，在这514项授权专利当中，发明专利有468项 。

这，正是摩尔线程最大的底气。

【十万卡集群的基础：AI训推一体芯片“华山”】

“华山”芯片源自花港架构、专门针对AI训练加上推理一体化所设计的加速计算产品，它能够支撑万卡级智算集群，进而构建下一代“AI工厂”。

依官方所讲，在性能方面，它已然全方位超越了上一代架构，也就是图中显示的Hxxx ，而且能够与新一代架构，即图中所示的Bxxx ，进行激烈对抗，互有输赢。

有着支持新一代异步编程技术这一极为显著特性呈现着出来的“华山”，能够促使每一个核心的算力充分地给显现出来 。

该项技术能够借助多种各异线程出现的同步效果，把负载任务自动且平衡地分摊至每一个计算单元，以此保证它们全都能够一直以高效率开展工作，不会导致部分单元过度劳累、部分单元处于空闲状态 。

为此，英伟达公司做了大量的工作，其中涵盖了设计各式各样不同的调度机制等，进而使得开发者能够在毫无察觉的情况下操作芯片，不必去操心那些具体的负载分配方面的细节问题。

“华山”还集成了新一代高性能张量计算系统。

先是对全精度予以支持，支持从32位直至4位的各类整数，支持浮点，支持张量数据格式，特别显著地提高了FP6、FP4张量运算的性能，还支持MTFP8/6/4混合精度计算。

新添TCE - PAIR方式，能够使两个TCE单元相互分享一样的数据，强化内部数据再度使用，提高算子效能。

凭借“华山”芯片来开展横向以及纵向的拓展，能够轻易塑造出十万卡级别的智算集群，其中每个节点的加速卡数量最多可达1024块 。

因此，“华山”不但对摩尔线程自己研发的4.0互连技术予以支持，而且对更多种类的开发互联协议给予支持，能够兼容各异的硬件生态。

加强集群可靠性的内置RAS 2.0，涵盖支持SRAM奇偶校验，具备ECC功能，拥有强化错误检测上报与隔离能力，还有全面升级的调试能力等 。

新一代的异步通信引擎ACE 2.0，在每一个计算单元当中，设计了一个小的ACE，使得更多的通信以及计算能够并行执行，极大地提升了整体效率。

【新一代游戏卡就看它了！图形渲染芯片“庐山”】

当然，普通用户值得关注，游戏玩家也值得关注，更为值得关注的，是消费级游戏卡。

MTT S80/S70是国产游戏卡，是目前市面上唯一能买到的那种，其硬件性能基本达到了RTX 3060的级别，并且价格只要1499元，还有999元的，相当实惠，是这样的存在 。

自3年前诞生起，摩尔线程始终持之以恒地开展优化工作，每个月都会推出新的驱动程序，截至目前已经累计实现了36个版本的升级，持续追踪超过550款游戏的各项运行情形，完成了数量超过220款的游戏优化任务，国内最为热门的50款大型游戏均已达成全面兼容，其中有44款游戏还进行了具有针对性特点的优化处理，像《黑神话：悟空》这款游戏即在那44款之中有针对性优化。

一点点累加起来，MTT S80的跑分性能呢，已然是、比它刚发布那个时候，高出了、整整3.4倍哟。

与此同时，摩尔线程专业图形显卡，已对国内外主流图形软件予以全面支持，其中涵盖国产化的中望CAD/3D，还有天工CAD，以及剪映等，这些通通都能够正常且高效地运行，。

新一代图形渲染芯片代号“庐山”，同样基于全功能的花港架构。

就性能提升这方面而言，摩尔线程带来了非常出乎意料的惊喜，具体表现为，3A游戏性能提升达到了15倍，光追性能提升达50倍，AI性能提升有64倍，几何处理性能提升为16倍，纹理填充性能提升是4倍，原子访存性能提升足足8倍，并且显存容量增大了4倍，也就是最大能达到64GB！

当然了，这些均为理论层面上的最佳情形，并且还需要对驱动展开深入的优化适配，不过有鉴于 MTT S80具备丰富的经验，进展毫无疑问会极大地加速的 。

由上述所提及之指标能够明晰，除去 3A 游戏之外，“庐山”的专业图形能力已然获得了极大程度的提升，致使运行 CAD、CAE 这类软件更为轻松容易，。

“庐山”一个很重要的特性就是AI生成式渲染MTAGR。

渲染流水线的每一步，都有AI来赋能升级，这其中涵盖几何着色器，还有网格着色器，像素着色器也在其中，光追材质着色器同样有，后处理着色器也不例外，MTSS也包含在内，如此可见，AI计算加速引擎到处都存在 。

MTSS实际上就是MTAGR，它能够被视作摩尔线程版本的DLSS、FSR，其中涵盖了AI超分、AI多帧生成、产生关于光的流动现象、降低噪声等等。

MTAGR可是还支持著多渲染后端呢，它是与行业标准的、并且和自研的MUSA相兼容的那种，与此同时它支持Linux系统，还支持主流的CPU计算架构。

名为“庐山”的存在，创造出了一个全新的任务引擎管理框架，这个框架被称作“统一任务引擎架构”，其英文名称是“Task” 。

它能够使得每一个 GPU 里的计算部分充分实施并行，将所有的核心、单元全部都调动起来，不会出现任务分配不均衡的状况，不会有那种有的任务多得要死，有的却完全得不到任务的情况发生。

在光追这一方面，花港架构内部设置了专用的光追计算模块，也就是RTU，它能够适用于利用硬件加速来进行全场景遍历求交，并非仅仅局限于像包围盒等少数的情景，因而其性能实现了极大程度的飞跃。

与此同时，摩尔线程凭借自主独立设计的BVH加速结构方式算法，能够以高效的状态进行生成，并且，还可以节省显存所占用的资源。

它还支持微软DXR 1.1标准，实现更广泛的兼容性。

几年来，摩尔线程逐步提升，持续递进支持行业标准以及自研的图形技术，在2023年达成了DX11、虚拟化，于2024年底率先达成对DX12的支持，如今已然支持4.6、1.3 。

在2026年的时候，摩尔线程GPU，届时它不但会进行升级从而支持DX12 ，而且还能够支持光追，以此来达成完整的光追生态，它还会支持神经网络渲染，支持MT光子渲染引擎，并且支持下一代AI生成式渲染架构MTAGR 2.0 。

当中，MT光子引擎属于一套硬件级光追以及混合渲染平台，它朝着开发者供给更为强大的光追开发接口，进而把它应用于专业生产力领域 。

它对原生硬件加速予以支持，能够直接将多个GPU核心进行调用，并且全链路运用标准开发语言MUSA C++，把开发复杂度降低，使得虚拟环境朝着物理现实更贴近 。

对于那基于名为“庐山”的芯片所打造的MTT S游戏显卡，究竟会在什么时候发布，又会在何时上市呢，那就静静地去期待吧！

【大一统SoC芯片长江和两台整机】

此次进行发布的第三颗芯片并非寻常，它属于一个完整的SoC片上系统，其拥有代号“长江” 。

它汇聚了几乎所有计算单元，具体包括：

CPU，有8个全是大核，其主频最高能达到2.65GHz，主要侧重于高性能以及低功耗，并且它是Arm架构 。

GPU，是源自摩尔线程自行研发出来的具备全部功能的GPU，主要聚焦于高性能3D渲染、以及大模型端侧推理 。

NPU：可编程双核心，支持语音、图像的多模态加速处理。

这是视频处理单元，它支持H.264格式的编解码，它支持H.264编解码，它也支持AV1格式的编解码，它能够支持8K30，它还能够支持4K60。

DPU，一种显示处理单元，它具备支持高清多屏的能力，其中涵盖双屏8K60的情况，还包括八屏4K60的状况。

DSP，也就是数字信号处理单元，它采用高性能双核设计，而这种设计能够支持如AI降噪和Hi-Fi音效等等一系列功能。

这是图像处理单元，它被称为ISP，它最高对3200万像素摄像头予以支持，它还对HDR予以支持。

其内存对32GB或者是64GB予以支持，带宽超出了100GB/s，然而并未提及通道具体数量，也没有说明具体频率是多少。

异构 AI 总算力超过 50 TOPS 的“长江”，能同时支持 FP64、FP32、FP16 这些多精度计算，然而在低精度方面好像存在不足呀。

“长江”芯片首批存在三款产品，其一为笔记本，其二是台式迷你机，其三乃迷你开发模块 。

笔记本，或者严格来说是AI算力本，叫做“”。

它是专门为AI学习以及开发者所打造的个人智算平台，换而言之实际上就是一个算力本，同时也是开发本，并且还兼具日常使用功能。

运行的是基于Linux内核的MT AIOS操作系统，这是默认的情况，并且具备多系统兼容的能力codejock 16，能够支持运行虚拟机、容器，同时也对主流的国产操作系统有着兼容性。 。

准备齐全的人工智能开发环境，包含工具链，包管理工具，常用的库，框架之类统统有，像VS Code，vLLM等等都在其中，并且还给予GPU驱动支持以及配套的工具包，开发部署的流程也被简化了。

而且，端侧能够运行的大模型参数最高可达到30B，预先安装了阿里的Qwen3 - 8B大模型，还预装了智源悟界的Emu 3.5多模态世界模型，它支持包含视觉指导、视觉故事、图片编辑以及文本生图等方面的能力。

利用它，开发者可以轻松打造各种AI应用和智能体。

它内置了数字人智能体“小麦”，还具备丰富的AI应用，预置的-72B大模型拥有出色的理解能力，也具备出色的推理能力，它还支持灵活调用各种模型的API，能提供开箱即用的一站式AI体验。

现已开放核心能力之“小麦”，开发者能够经由官方文档中心，去获取云端API，以及本地SDK 。

配置方面，采用的是极简设计，其运用航空级铝合金材质一体成型，厚度薄到了12.4毫米，重量轻至1.35千克 。

14寸的OLED显示屏，其屏占比达到91％，而且还拥有2.8K的高分辨率，同时支持120Hz的高刷新率，为此配备了4个扬声器，还有4麦克风阵列，有1080p摄像头，具备1.5毫米键程的键盘，以及12×7.5毫米的触摸板。

内部配备1TB SSD，有着70Whr电池，设有三个USB-C接口，支持Wi-Fi 6与蓝牙5.2。

价格9999元，现已开放预售。

还有一款整机，它是迷你型的“MTT ”，这能让端侧计算产品形态得到进一步丰富，它也是基于“长江”SoC，并且同样支持多系统，也同样支持端云大模型。

显然，它的设计思路，类似AMD 395 的设计思路，它的用途，类似DGX Spark 的用途，是供个人开发用的迷你机。

没有针对具体细节展开加以讲述，然而官方已然给开发者发出了征集的命令，欢迎去进行体验。

此外还有“MTT E300 AI模组”，它极为玲珑小巧，采用被动散热方式。

它能够提供国产边缘AI解决方案，该方案具备高性能、低延迟、强可靠的特点，这得益于其拥有的高算力、全栈AI工具链、端云协同架构，且广泛应用在了工业、能源、教育、交通、医疗等行业。

【十万卡夸娥智算集群】

待会儿要讲一讲早前提到过的那个，名为“夸娥”的万卡智算集群，亦即KUAE 2.0版本，它同样是此次大会的一个备受瞩目的重要亮点，。

这东西，看似距离寻常人特别远，然而，它属于国家AI算力的关键基础设施，大量我们日常运用的AI服务，皆是它们在背后无声无息提供支撑 。

起始于千卡集群，达成了万卡集群，摩尔线程随后还要向10万卡发起冲击，还要向100万卡发起冲击，还要向1000万卡以及更多数量的卡发起冲击……

夸娥万卡集群借助摩尔线程之力成功攻克万卡级硬件筛选难题，攻克高速互联之谜题，冲破系统级容错难关 ，这些难题极具难度，属于工程级范畴 ，并且可以支撑万亿参数大模型进行训练以及开展部署 。

该集群拥有全精度的特点，具备全功能的特性，有着通用计算能力，在万卡规模这个条件下，达成了高效且稳定的AI训练，以及推理运行 。

训练算力利用率，即MFU，在Dense稠密大模型之上，达到了60％，在MoE专家大模型之上，达到了40％，有效训练时间的占比，超过了90％，训练线性扩展效率，达至95％，训练容错系统目标ETTR，达到99％，并且与国内、国际主流生态达成了高度兼容，在多项指标方面具备显著的能效优势，这是事实 。

在软件领域，存在KUAE RAS，它能够对万卡集群开展稳定性、性能以及正确性的守护工作，其目标在于将客户万卡训练的成功率提高30％ 。

处于客户系统没有感觉任何异样的情形下啊，它能够迅捷地找出而后替换那些集群里出现故障的节点。还有啊速度比较慢的节点，以及SDC节点呢，成功地确保客户万卡训练在稳定性方面、高性能的表现方面，以及正确性上都得以保证。

摩尔线程携手硅基流动，达成国产GPU以及软件栈那种全栈式且全面的优化，极大程度上提升了AI推理性能呢。

取决于摩尔线程最新的AI加速卡MTT S5000，运转R1 671B全量模型，单卡的吞吐超越了4000 /s，吞吐同样摆脱了1000 /s，能够支撑高并发、低延迟的大模型服务 ， ！

摩尔线程有着推出第一代超级节点产品MTT C256的相关计划，此计划把着眼点放在高密硬件结构构建方面。

它借助一层scale-up网络，达成两台机柜256块加速卡的全面互联，进而避开两层以上网络所引发的带宽损耗以及额外延迟，显著提高智算集群的GPU部署密度。

另外，在此次MUSA开发者大会当中，摩尔线程还对全功能GPU于生命科学计算领域的应用与发展情况进行了介绍，同时也介绍了其在量子科技领域的应用与发展情况，以及在6G领域的应用与发展情况，还介绍了在具身智能与仿真方面的应用与发展情况，以及在物理引擎方面的应用与发展情况，包括在仿真环境训练方面的应用与发展情况，还有在智能驾驶物理AI仿真方面的应用与发展情况，并且提到了“摩尔学院”开发者扶持项目等等，这里不再进行逐一详细阐述。

【应用展示】

在大会展会现场，摩尔线程携手众多处于行业生态中的伙伴，布置了一个面积超过1000平方米的主题特色展区，其涵盖的内容涉及AI大模型跟智能体领域，还有具身智能机器人方面，也包含科学计算范畴，以及空间智能这类前沿技术领域，另外还有工业智造这一热门应用场景，也有数字孪生这一应用场景，也包括数字文娱这一应用场景，还涉及智慧医疗这一应用场景，并且展示了众多基于摩尔线程GPU的各类产品 。

接下来，挑选一部分，摩尔线程与生态伙伴合作的产品，连同其案例，同大家分享。

B700 AI BOX：

由联达兴推出的，属于国产的，具备高性能的，那种智能终端设备，它能够支持超清双显，集成了双千兆网口，还有Wi-Fi 6以及蓝牙5 . 3无线模块，还配备了专业音频接口以及DC供电，能完美适配智能会议、数字标牌等AIoT应用场景 。

ME10工业级智算BOX：

国产高性能计算设备，是天思智慧的，它基于“长江”SoC，内存最多32GB LDDR5/5X，具备丰富接口，还有宽温适应性，适用于教育领域，以及云计算领域，还有智能制造领域，其外，也适用于智慧城市领域，另外还适用于智慧医疗领域。

ME21 AI迷你机：

国产高性能AI计算终端，其同样是基于SoC这一“长江”，是专门为本地大模型部署所进行设计的，它在智能办公领域，在边缘计算及AI教育等领域，都极为完美地适用 。

：

国仪海聚进行打造，给智能系统与平台供应高算力核心，去满足车规行业需求，满足工业自动化行业需求，满足医疗等行业需求，具备出色的成本控制，拥有灵活的I/O设计。

后羿智盒HOUYI-1000B：

全爱科技的工控机用于GPU大模型AI端侧部署，其为3.5寸标准工业主板形态，采用无风扇散热方式，能够适应更为严苛的场景，还可支持32B大模型的端侧部署，能满足深度学习、机器视觉推理、无人机、智能车等复杂AI任务的需求，并且广泛应用于安防、交通、科研、教育等众多领域。

后羿智盒HOUYI-Pi-B：

全爱科技进行打造，有着超小的体积，可实现端侧大模型的广泛运用，支持i32B大模型在端侧进行部署，能够满足深度学习机器视觉推理等复杂AI任务的需求，在机器人、无人机、视频服务器等场景中被广泛使用。

物流无人机：

有一种小载重四旋翼末端配送设备，它属于紫光计算机的部分，是专门针对1千克小型包裹运输相关资料而特意设计的，它具备支持4G、5G以及专网通信的能力，它运用RTK加上视觉融合这种方式从而实现精准降落，它会搭配订单APP一同，还有飞行管理平台以及机库，它能够凭借自身自主去完成航线飞行以及投递任务 。

柳工挖掘机(图为示意模型)：

立足于L100边缘计算平台，切实达成工程机械的智能化升级，将设备运行数据跟音视频信息予以整合，于边缘侧不断优化故障诊断、寿命预测、能效管理以及自动驾驶等AI模型，有效化解了大型挖掘机在复杂工况时的安全、节能以及稳定性挑战。

甚至就连盾构机，都用上了摩尔线程GPU！

把基于雪浪云所研发的“盾构大脑”，将其内部七大主要控制系统予以打通，把外部多个施工环境感知以及远程运维系统也打通，进而打造出了一体化集成控制的盾构机复杂工况自适应控制中枢，精准地解决了隧道施工过程之中掘不快的难题，还解决了掘不准的难题，也解决了掘不稳的难题。

罗拉超算体LoLR CUBE(法律版)：

搭载摩尔线程MTT E300这部64GB模组，双方共同联手打造端侧全栈，这里面包含CPU，还有GPU或者NPU以及FPGA，其最高能够驱动300亿的大模型进行推理，在对阅卷解析予以处理时速度快到10秒每页，和传统的人工阅卷相比较而言效率提升了大约100倍，并且支持法律文书的批量生成以及AI辅助优化。

罗拉超算体LoLR CUBE(财税版)：

同样配备摩尔线程MTT E300 64GB模组，具备2000多项专业指标，拥有300亿AI风控大模型，集合多领域Agent数字专家，能提供7X24小时实时监控，实现100％税收政策同步，有着超99％任务准确率。

紫光计算机 800H工作站：

国产化的旗舰级单路工作站现身，它装备着海光C86 - 4G处理器，其内存方面最高能支持128GB DDR5，连同PCIe 5.0高速存储以及显卡，还搭载了摩尔线程高性能专业显卡，在政府、教育以及行业领域里，被广泛用于专业图形处理、仿真与AI计算任务 。

现场存在着一套紫光计算机100P智算集群，而该集群是基于摩尔线程MTT S4000的 。

将特种作业人员安全予以保障，达成“无人化”操作，这乃是核电等高风险行业转型的核心要务 。

被景业智能打造出来的VR遥操作机器人系统，已经跟摩尔线程所推出的AI模组MTT E300，以及高性能显卡MTT S80达成了适配。

那些进行操作的人员依靠佩戴VR眼镜，就能够在远距离精准地操控特种机器人，在那种实际存在辐射等具有高风险的环境里完成精细的任务，达成“人凭借远距离操控，机器来代行人力”的情况 。

有一个方案，它凭借MTT E300来保证机器人控制以及视频转发能够精准又稳定，还通过MTT S80去保障驾驶舱 video 的流畅串流，从而精心构建出一个超低时间延迟、相当高可靠的操控闭环句号。

景业智能所打造的智能巡检机器狗，有着自主理解的能力，还有泛化推理的能力，借助全景摄像头codejock 16，依靠双光谱云台，在复杂园区环境里，能够自主完成人员识别任务，能够自主完成安全隐患排查任务，能够自主完成设备状态监测等多元任务。

摩尔线程MTT S4000完全适配过该方案，借由全功能GPU具备的强劲算力来部署Qwen大模型，并使之加速。此方案能够给巡检机器狗给予具有决定性意义的场景解读跟此时实时推理的能力 。

中望软件有着全栈国产化三维CAD一体化的解决方案，它是基于摩尔线程MTT X300专业显卡的，能适配多种国产CPU，还能适配多种国产操作系统，并且可以流畅地渲染复杂三维模型。

ADAI自行研发的ADXL Pro Max生图模型，还有AD Edit编辑模型，已经为数十万C端用户服务，还服务了500多家行业用户，累计生成图像数量超过8000万张，现在已经深度适配摩尔线程GPU。

北太天元科学计算软件，针对科学计算以及工程计算，属于国内首个通用型科学计算与系统仿真软件，自行构建非开源技术路线，整个链条独立自主可掌控，已经集成MUSA加速计算能力，变为全球首个原生集成AI能力的科学计算工具，能够全面进行替代 。

微眸医疗打造出来的眼科手术机器人，能够达成手术进程里的本地化实时感知效果，以及做出智能决策这一状况，可以充分地满足眼科手术针对微米级操作精度提出之严苛要求，还有高安全性方面提出的严格要求，另外也能满足患者隐私保护方面提出的那种严格要求 。

微视威eVTOL全动飞行模拟器，是具有六自由度运动平台与1:1封闭座舱的，这整个又是全链路自主研发制成的，它搭载了基于北京大学ViWo引擎的ViSYS视景系统，此视景系统能够进行高质量的低空飞行场景模拟，并且这个视景系统还是国内第一部通过中国民航局5级鉴定的一款国产视景系统，如今它已经成功出口到海外了。

模拟器以摩尔线程MTT X300专业显卡为基础，在全国产化视景渲染链路方面首次成功打通，它被用于飞行员训练，同时还支持eVTOL机型工程验证。

面向文旅、政务、面试培训等不同领域的数字人。

摩尔线程MTVSR的实时视频超分技术、此技术端侧运行、该运行能够把分辨率提升、提升幅度为2到4倍、此技术具备多档质量设定、通过设定可显著提升、提升的是低分辨率视频、提升其在高分辨率屏幕之下的清晰度、此项技术还会、以SDK形式进行支持、支持播放器、支持浏览器等App的集成调用。

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