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两千张国产GPU在无锡跑满!几十家客户在排队,自动驾驶训练算力直奔万卡

冠军体育专业赛事平台|今日赛程与赛事资讯编辑部 560 阅读 约 5.5 分钟

芯东西(公众号:aichip001) 作者 ZeR0 编辑 漠影 英伟达含量为零的国产GPU集群,刚刚拿了“大结果”。 芯东西11月2日报道,周六,国产GPU龙头摩尔线程与无锡惠山招商集团、国内L4级自动驾驶无人车头部企业新石器宣布达成战略合作,新石器计划在无锡(惠山)国产智算中心开展更大规模的自动驾驶模型训练,将需要近 万卡级 算力。 这座基于摩尔线程全功能GPU的无锡(惠山)国产智算中心按万卡级规模规划,于今年6月点亮,一期落地的2112张摩尔线程AI训推一体智算卡MTT S5000已全面投运,基本实现 满载运行 。 近日,芯东西探访了无锡(惠山)国产万卡级智算中心一期机房。4个摩尔线程GPU集群模块坐落整齐,每个模块集成大约500张卡,正在承载真实任务。 摩尔线程副总裁、生态合作总经理方朝霞告诉芯东西,三个月内实现两千卡集群满载,从公开信息来看,这在国内智算中心建设中属于第一梯队水平。而之所以如此高效,得益于摩尔线程采用“交钥匙”工程模式,提供将服务器、网络、存储整合的端到端集群方案。 在基础设施准备就绪后,其仅需一个月即可完成上架并投入运行。 作为国产算力商业化落地的标杆项目,无锡(惠山)国产智算中心同时承担着 “东数西算”长三角枢纽苏南算力集聚区惠山节点 的重要职能,也为国产GPU智算集群的商业化落地提供了一个颇具参考性的范本。 一、两千张国产GPU跑满,已吸引物理AI客户使用 无锡(惠山)国产智算中心从建设之初就按万卡规模规划,采用模块化交付方式,由摩尔线程提供全栈算力支持,采用摩尔线程全自研的夸娥智算集群系统。 一期项目已于今年6月点亮,7月试运行,试运营期间已接入33个主流大模型,10月开始商业运营,共有264台国产GPU服务器、2112张计算卡,已有20多家客户开展测试或使用,还有数十家单位等待进入集群测试。 其算力使用率达92.9%,其中付费算力占比达59.7%;目前对接客户55家,训练业务占比超过62%,训推一体业务占比14.7%,推理业务占比达23.1%。 据商业化运营方惠山招商集团及投资共建方移动云披露,在该智算中心摩尔线程MTT S5000资源池上用DeepSeek V4 Flash模型实测:7K输入/2K输出口径下,单机输出吞吐量达994.97tokens/s、有效输出吞吐量达1241token/s,SLA达标最大并发48路(达到英伟达H800的92%),显存带宽达1.6Tbps,显存单价不到H800的一半。 这说明MTT S5000能在真实业务场景中实现对标H800的国产替代。 惠山招商集团副总经理张涛分享称,一期项目实际使用率约为92%~93%,付费用户约占60%以上,目前主要面向本地高校、科研院所、医疗及金融机构,运行现有基础模型,满足当地垂直领域的智能体应用需求。 在运营模式上,无锡(惠山)国产智算中心率先探索 纯国产商用智算中心市场化 的运营新模式,打通了从硬件部署、模型适配到商业化交付全链路,集群服务定价参照市场价的等效比。 惠山位于长三角地区,靠近企业、高校和科研机构,算力服务更易与当地工业场景、研发团队结合,对于需要反复适配、共同调优的业务具有距离优势。 目前该智算中心已与十家企业及高校签署算力业务合作协议,覆盖模型训练、具身智能、AI视频生成、空间智能、生命科学等多个前沿赛道。 二、单芯片同时能跑AI计算和图形渲染,做对标国际主流产品的全功能GPU 对客户来说,换算力平台的一大头疼事,是 软件迁移 。 既有代码和研发流程围绕原来的CUDA平台构建,换GPU带来的迁移和调优会占用工程资源,还会面临性能和稳定性不达预期的风险,甚至可能影响迭代进程。 摩尔线程采用双线生态战略,既以 自研MUSA架构 发展自家生态,又兼容 国际主流CUDA ,让用户保持原有开发习惯,降低从其他平台迁移至摩尔线程集群的成本。 朗境创新是一家源自北京大学图形智能实验室科技成果转化的企业,核心业务涉及渲染、仿真和三维重建,也在探索世界模型与物理先验AI模型。该公司此前与摩尔线程合作,首次实现用国产显卡跑通飞机模拟器。 朗境创新副总裁周凌分享了使用摩尔线程集群的感受: 在实验端,经过迁移适配,其性能和稳定性均达到研发需求,没有因为国产卡而产生结果的差异。 周凌谈道,在物理AI领域,视觉观测与物理状态需要完全并行,一旦产生漂移就会导致整个模型出错。因此, 时序 和 并行计算 是朗境创新选择无锡(惠山)国产智算中心和摩尔线程全功能GPU的主要因素。 “给我一辆法拉利,我开不好;给舒马赫一辆夏利,他也夺不了冠。”他认为,一个项目要跑通,是一个木桶效应,不是靠哪一块木板特别长,而是因为生态壁垒足够强,这也是朗境与摩尔线程通力合作的意义所在。 在仿真和合成数据、自动驾驶、机器人和世界模型等物理AI应用中,AI模型训练、渲

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