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摩爾線程MTT S5000軟硬協同發力 快速適配GLM-5共筑國產AI新生態

   時間:2026-02-12 11:11:10 來源:快訊編輯:快訊 IP:北京 發表評論無障礙通道
 

摩爾線程與智譜近日宣布達成重要技術合作:基于摩爾線程旗艦級AI訓推一體全功能GPU MTT S5000,在SGLang推理框架下成功完成新一代大模型GLM-5的Day-0全流程適配驗證。這一突破標志著國產GPU在支持前沿AI模型方面實現重大進展,為開發者提供高性能、低延遲的國產技術解決方案。

作為GLM系列最新版本,GLM-5定位為全球頂尖的Coding模型,其核心突破在于Agentic Engineering能力。該模型不僅能處理復雜代碼生成,更具備系統工程級的長程任務規劃能力,可實現從需求分析到應用部署的端到端開發。在權威基準測試中,GLM-5以77.8和56.2的得分刷新SWE-bench-Verified與Terminal Bench 2.0開源模型紀錄,性能超越Gemini 3 Pro,并在Artificial Analysis榜單中位列全球第四、開源模型首位。

MTT S5000的硬件優勢為GLM-5的高效運行提供堅實基礎。這款基于第四代MUSA架構"平湖"打造的全功能GPU,單卡AI算力達1000 TFLOPS,配備80GB顯存與1.6TB/s帶寬,支持從FP8到FP64的全精度計算。其獨創的異步通信引擎(ACE)通過物理級通信計算重疊技術,有效釋放15%被占算力,配合細粒度重計算技術將開銷降至原有四分之一,顯著提升分布式推理效率。

在軟件適配層面,摩爾線程展現出強大的技術整合能力。MUSA軟件棧原生支持PyTorch、Megatron-LM等主流框架,TileLang原生算子單元測試覆蓋率超80%,使GLM-5的移植成本降低60%以上。針對長序列推理場景,MTT S5000通過稀疏Attention架構級支持與算子融合優化,在保持代碼生成質量的同時,將首字延遲(TTFT)壓縮至行業領先水平,特別適合代碼庫分析、智能體任務等復雜場景。

原生FP8加速技術是此次適配的另一亮點。通過SGLang-MUSA推理引擎與硬件計算單元的深度協同,MTT S5000在保持模型精度無損的前提下,將顯存占用降低40%,推理吞吐量提升2.3倍。這種軟硬協同優化使得GLM-5在函數補全、漏洞檢測等核心場景的表現超越同級產品,為大規模商業部署提供更高性價比選擇。

從GLM-4.6到GLM-5的連續快速適配,驗證了摩爾線程全棧技術體系的成熟度。MTT S5000不僅支持萬卡級訓練集群構建,更能滿足高并發在線推理服務的嚴苛要求。目前該產品已實現與主流AI生態的無縫兼容,開發者可零成本遷移現有代碼,第一時間獲取最新模型能力。這種敏捷響應機制正在推動國產AI生態形成良性循環,為行業提供自主可控的技術發展路徑。

 
 
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