萬卡算力時代的國產(chǎn)突破

7月3日，摩爾線程正式發(fā)布夸娥（KUAE）萬卡智算集群解決方案，標(biāo)志著國產(chǎn)GPU算力邁入全新階段。這一全功能GPU為底座的智算平臺，單集群規(guī)模突破萬卡，浮點(diǎn)運(yùn)算能力達(dá)10Exa-Flops，PB級顯存與互聯(lián)帶寬，專為萬億參數(shù)大模型訓(xùn)練設(shè)計(jì)。更值得關(guān)注的是，摩爾線程的夸娥與集特智能的工業(yè)控制系統(tǒng)深度融合，構(gòu)建從云端訓(xùn)練到邊緣推理的完整國產(chǎn)AI產(chǎn)業(yè)鏈。

技術(shù)協(xié)同的創(chuàng)新實(shí)踐

一.萬卡算力賦能工業(yè)智能

集特智能最新發(fā)布的GIT-X9000工業(yè)服務(wù)器已完成與夸娥集群的適配驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)：

1.工業(yè)大模型訓(xùn)練效率提升：在設(shè)備故障預(yù)測模型中，訓(xùn)練周期從14天縮短至9天

2.邊緣推理延遲優(yōu)化：基于夸娥訓(xùn)練的模型部署至集特邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，推理延遲降低至8ms

3.能效比突破：相比上一代方案，每瓦特算力提升3.2倍

二. 工業(yè)級穩(wěn)定性增強(qiáng)

結(jié)合集特智能的工業(yè)可靠性技術(shù)，聯(lián)合解決方案實(shí)現(xiàn)：

1.訓(xùn)練穩(wěn)定性：在汽車制造質(zhì)量檢測場景中連續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行27天

2.環(huán)境適應(yīng)性：通過集特智能的寬溫設(shè)計(jì)(-40℃~70℃)，使GPU集群在特殊工業(yè)環(huán)境中保持95%以上算力輸出

3.故障恢復(fù)：采用夸娥的Checkpoint多級存儲機(jī)制與集特的工業(yè)級冗余設(shè)計(jì)，系統(tǒng)恢復(fù)時間縮短至行業(yè)平均水平的1/5

行業(yè)應(yīng)用新范式

1. 智能制造

數(shù)字孿生：某新能源汽車工廠采用夸娥集群進(jìn)行全廠區(qū)實(shí)時仿真，結(jié)合集特智能的工控系統(tǒng)，將產(chǎn)線調(diào)整周期從72小時壓縮至4小時

視覺檢測：基于夸娥訓(xùn)練的百億參數(shù)視覺模型，在集特智能邊緣設(shè)備上實(shí)現(xiàn)0.02mm精度缺陷檢測

2. 能源領(lǐng)域

電網(wǎng)調(diào)度：區(qū)域電網(wǎng)AI調(diào)度系統(tǒng)采用聯(lián)合方案，預(yù)測準(zhǔn)確率提升至99.3%

設(shè)備運(yùn)維：石油管道檢測模型訓(xùn)練效率提升40%，推理端部署成本降低60%

3. 特殊場景

極地科考：南極科考站采用加固型集特工控設(shè)備與夸娥優(yōu)化模型，在-50℃環(huán)境下穩(wěn)定運(yùn)行

深海作業(yè)：水下機(jī)器人控制系統(tǒng)通過夸娥集群訓(xùn)練，故障識別準(zhǔn)確率提升35%

自主可控的生態(tài)價值

這一深度合作創(chuàng)造了三重突破：

1.架構(gòu)創(chuàng)新：第一次實(shí)現(xiàn)國產(chǎn)萬卡集群與工業(yè)控制系統(tǒng)的端到端適配

2.標(biāo)準(zhǔn)共建：聯(lián)合發(fā)布的《工業(yè)智能計(jì)算架構(gòu)》已成為行業(yè)技術(shù)規(guī)范

3.生態(tài)協(xié)同：已有37家企業(yè)加入由雙方主導(dǎo)的"智造算力聯(lián)盟"

未來展望

根據(jù)雙方技術(shù)路線圖，2024-2025年將重點(diǎn)推進(jìn)：

算力-控制一體化芯片：集成GPU算力與PLC控制功能的融合處理器

工業(yè)元宇宙平臺：支持千并發(fā)實(shí)時渲染的數(shù)字工廠解決方案

自適應(yīng)邊緣計(jì)算框架：可根據(jù)工況自動調(diào)整算力分配的智能調(diào)度系統(tǒng)

摩爾線程夸娥萬卡集群與集特智能的深度融合，不僅代表著國產(chǎn)算力達(dá)到新高度，更構(gòu)建了從基礎(chǔ)算力到工業(yè)應(yīng)用的完整價值鏈條。這種"硬科技+重工業(yè)"的創(chuàng)新模式，正在為中國的智能制造轉(zhuǎn)型升級提供可復(fù)制的技術(shù)范式，在全球工業(yè)智能化競賽中樹立了中國標(biāo)準(zhǔn)。