摩尔线程 MTT S5000
厂商: 摩尔线程 Moore Threads
分类: GPU 图形处理器
架构: MUSA
简介
摩尔线程（Moore Threads）全功能 GPU，采用 MUSA 统一架构，兼容 CUDA 生态。旗舰 MTT S5000 训推一体 GPU 已规模量产，支持万亿参数大模型训练。MTT S4000（FP16 100T，48GB 显存）定价约 3 万元。2025 年 12 月科创板上市，2026 Q1 首次单季盈利。
规格参数
| 型号 | 算力 | 显存/内存 | 接口 | TDP | 制程 |
|---|---|---|---|---|---|
| MTT S5000 | 1,000 TFLOPS (FP8) | 80GB GDDR6 (1.6 TB/s) | OAM | 350W | 12nm |
| MTT S4000 | 128 TFLOPS (BF16) / 256 (INT8) | 48GB GDDR6 (768 GB/s) | PCIe 4.0 | 450W | 12nm |
| MTT S80 | 30 TFLOPS (FP32) | 16GB GDDR6 | PCIe 4.0 | 255W | 12nm |
官方网站
驱动下载
Linux
Windows
相关文档
操作系统支持
| Windows | Linux | macOS | Android |
|---|---|---|---|
| ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
版本历史
| 版本 | 发布时间 | 说明 |
|---|---|---|
| MUSA 2.0 | 2024 | 国产图形渲染 + AI 计算 |
性能基准
| 型号 | 任务 | 性能指标 |
|---|---|---|
| MTT S5000 | Llama 2 7B 推理 | ~40 tok/s (FP16, 官方数据) |
| MTT S4000 | ResNet-50 推理 | ~5000 img/s |
| MTT S80 | 渲染/通用计算 | CUDA 兼容模式运行 |
定价信息
| 型号 | 参考价格 | 备注 |
|---|---|---|
| MTT S5000 | 需询价 | 训推一体旗舰 |
| MTT S4000 | ~¥30,000 | 推理加速卡 |
| MTT S80 | ~¥3,000 | 消费级显卡 |
快速安装
Linux (Ubuntu 22.04)
# 1. 安装 MUSA 驱动
sudo apt update
sudo dpkg -i mthreads-driver_*.deb
# 2. 安装 MUSA SDK
tar -xzf musa-sdk-*.tar.gz
cd musa-sdk && sudo ./install.sh
# 3. 验证安装
mthreads-smi
MUSA SDK 从 摩尔线程开发者中心 下载。
代码示例
Python (MUSA PyTorch)
import torch
# MUDA 是摩尔线程的 CUDA 兼容后端
assert torch.cuda.is_available(), "Moore Threads GPU not found"
print(f"GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}")
# MUDA API 与 CUDA 一致，代码无需修改
x = torch.randn(1024, 1024).cuda()
y = torch.matmul(x, x)
print(f"MUSA matrix multiply: {y.shape}")
架构特色
- MUSA 统一架构: 摩尔线程自研 GPU 架构，兼容 CUDA 编程模型，支持 CUDA 源码级移植
- S5000 旗舰: 专为大模型训练和推理设计，OAM 接口适合集群部署
- 双轨战略: 同时推进图形渲染 (MUSA Graphics) 和 AI 计算 (MUSA Compute)
模型兼容性
| 模型/框架 | 支持情况 | 备注 |
|---|---|---|
| PyTorch | ⚠️ MUDA 后端 | 兼容 CUDA API，需 MUSA 版 PyTorch |
| TensorFlow | ⚠️ 有限 | 通过 MUDA 兼容层 |
| Llama 等 LLM | ⚠️ | 社区适配中，大模型支持逐步完善 |
| 通用推理 | ✅ | ResNet/YOLO 等推理场景成熟 |
| 图形渲染 | ✅ | DirectX/Vulkan/OpenGL 支持 |
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