摩爾線程發佈MTT S3000服務器GPU：兼容NVIDIA CUDA、4倍性能提升

除了首款國潮遊戲顯卡MTT S80之外，摩爾線程今天還發布了面向服務器的多功能GPU顯卡MTT S3000，也是基於春曉GPU芯片，升級32GB GDDR6顯存，也是PCIe 5.0接口，兼容NVIDIA的CUDA，性能比3月份的蘇提GPU提升4倍。

據摩爾線程介紹，MTT S3000同樣基於MUSA架構打造，能夠支持DirectX、OpenGL、OpenGL ES、Vulkan、OpenCL等主流圖形和計算接口，兼容CUDA，可為AI推理和訓練、雲遊戲、雲渲染、視頻雲、數字孿生、數字內容創作等場景提供通用智能算力支持。

規格方面，MTT S3000搭載了摩爾線程全新的第二顆多功能GPU芯片「春曉」，包含了4096個MUSA流處理核心及128個專用張量計算核心，晶體管規模達到220億，運行頻率為1.9GHz，顯存位寬256bit；搭配32GB GDDR6顯存；支持FP32、FP16、INT8等多種計算精度，其中FP32算力可達15.2TFLOPS。

MTT S3000率先採用了PCIe 5.0接口，是目前GPU行業中首款支持PCIe 5.0標準的產品。

PCIe 5.0所提供的高帶寬不僅能提升GPU與CPU的通訊效率，更能在「多卡」部署時提供更大的核間通訊帶寬，提升GPU集羣的整體運算效率和性能。

MTT S3000內置MUSA智能多媒體引擎2.0和硬件虛擬化功能，能夠從多個維度增強顯卡的應用範圍和用户的應用體驗。

同時，MTT S3000還提供了兩組DP 1.4a顯示輸出接口，由此增加的顯示輸出能力將進一步拓展MTT S3000的業務適應性。

針對AI應用，摩爾線程不僅推出了MTT S3000加速卡，還支持配套的軟硬件解決方案。

通過MUSA計算平臺的加持，在深度學習訓練方面，MTT S3000兼具易用性、擴展性和兼容性等多維優勢。

在深度學習推理方面，MTT S3000則支持視覺、語音、自然語音理解及多模態等多個領域主流AI模型。

同時，藉助摩爾線程開發的CUDA ON MUSA兼容方案，用户可以將CUDA上開發的代碼無縫遷移到MTT S3000。

摩爾線程還對MUSA軟件棧進行了深度性能優化，推出自研AI推理引擎TensorX。

生態協作對於AI應用的推進至關重要。目前，MTT S3000兼容PyTorch、TensorFlow、百度飛槳（PaddlePaddle）、計圖（Jittor）等多種主流深度學習框架，並實現了對Transformer、CNN、RNN等數十類AI模型的加速。

摩爾線程還宣佈了與百度飛槳（PaddlePaddle）、潞晨科技、計圖（Jittor）、OpenMMLab和智源研究院（排名不分先后）開展戰略合作，攜手繁榮AI生態。

針對雲原生GPU，摩爾線程推出了創新性MT Mesh 2.0的GPU雲原生方案，可以根據雲端中心應用負載，自動化分配GPU計算和顯存資源，實現GPU算力彈性伸縮，既可以將一張GPU隨意切分給多個容器或虛機，也可以支持一個容器或者虛機調度多個GPU。

針對最近大熱的元宇宙，摩爾線程也推出了專為元宇宙應用構建的MTVERSE元宇宙平臺及眾多軟硬件產品，包括基於MTT S3000打造的MCCX元計算一體機等。