摩尔线程张建中：以国产算力助力数智世界，满足大模型算力需求

　　5月9日，在杭州召开的“之江圆桌会”上，由之江实验室孵化的浙江省之江发展基金会和新兴的杭州市人工智能产业联盟联合承办，并聚焦于“人工智能的竞争：机遇与挑战”这一议题展开深入讨论。会议邀请到了我国顶级科学家、企业家以及业内领军人物等共计20余人参与分享，包括江实验室主任王坚院士、智能计算设施创新中心研究员张汝云、数据枢纽与安全研究中心特聘专家韩定一、杭州电子科技大学教授孔万增、复旦大学人工智能创新与产业研究院研究员徐盈辉、摩尔线程创始人兼CEO张建中等。

　　摩尔线程创始人兼CEO张建中在会上透露，为了满足国内对AI算力的迫切需求，他们正在积极寻求与国内顶尖科研机构的深度合作，共同推动更大规模的AI智算集群项目。他强调，理想的合作伙伴应具备与摩尔线程相同的国产算力建设理念，致力于降低大模型与人工智能的计算成本，为国内相关领域的发展提供更广阔的空间。

　　以下为张建中的演讲内容摘要：

　　面对算力挑战，芯片企业需要从体系架构、应用软件及芯片生态等多方面进行创新与突破。由于芯片生态的复杂性，从设计到生产再到应用，涉及到众多环节，因此芯片厂商需要从源头做起，打通整个产业链，以综合性的计算平台优势应对挑战。

　　摩尔线程的愿景是成为一家专注于加速计算平台的企业。其所有芯片均基于自主研发的MUSA统一系统架构，能够适应未来各种计算需求，同时兼容CUDA，与国际生态接轨。

　　目前，大模型的应用场景仍相对有限，而诸如AI for science等其他领域的计算需求将更为庞大。除AI计算加速外，摩尔线程还具备3D图形渲染、视频编解码、物理仿真和科学计算等多元化计算能力，未来有望为更多应用场景提供支持。

　　千卡或万卡GPU集群是一个大型复杂系统，涉及诸多技术领域，如计算、网络、存储、驱动、云原生、集群管理、AI软件栈等。摩尔线程通过成功部署夸娥千卡智算集群的实践经验，已经形成了一套完整且系统的解决方案，确立了竞争优势。

　　为解决当前大模型带来的国内AI算力刚需，摩尔线程正计划与国内一些顶尖的机构合作推进更大规模的AI智算集群。我们理想的合作伙伴，双方在国产算力建设理念上高度一致，将为国内大模型与人工智能的发展提供更加普惠的计算成本。

　　我们都知道，通用性和成本息息相关，只有利用率高，相对成本才会更低。摩尔线程坚持的是一条通用技术路线，我们的目标是解决国产算力可用问题，并形成算力成本优势，以国产算力的强力引擎，为数智世界赋能。