AIPress.com.cn報道
2月24日消息，摩爾線程與五一視界完成新一代智能駕駛仿真平臺SimOne 4.0與旗艦GPU MTT S5000的系統性適配與優化。雙方圍繞大模型感知挖掘、4DGS模型訓練、仿真推理及合成數據生成等環節進行了底層打通，實現從數據挖掘到閉環仿真的完整鏈路部署。
MTT S5000基于第四代MUSA架構“平湖”打造，主要面向大模型訓練、推理及高性能計算場景。公開資料顯示，該卡單卡AI算力（稠密）最高可達1000TFLOPS，配備80GB顯存，顯存帶寬1.6TB/s，卡間互聯帶寬784GB/s，支持FP8至FP64全精度計算。在自動駕駛仿真場景中，FP8用于提升訓練與推理效率，FP64用于高精度計算需求，同時支持光線追蹤能力以滿足高保真渲染需求。
在感知挖掘環節，SimOne 4.0通過多模態大模型對海量非結構化Log數據進行語義理解和篩選。雙方對Qwen3-VL進行了適配優化。測試數據顯示，在8B和30B MoE模型規模下，預填充階段首字響應時間（TTFT）相較部分國際主流產品具備一定優勢，在10并發場景下仍能保持穩定吞吐能力。通過大模型篩選出的關鍵場景可進一步結合4DGS技術完成高保真場景重建，使真實路采數據轉化為可編輯、可復用的動態資產。
在4DGS訓練與推理環節，五一視界基于其入選AAAI 2026的LidarPainter技術，對真實場景進行高質量重建。現階段測試結果顯示，在訓練端，MTT S5000完成單個真實Clip場景重建約需2.5小時，整體性能接近國際主流同類產品。在仿真推理端，通過多卡并發方式，可支持11路攝像頭加1路激光雷達的復雜配置，實現實時閉環仿真與合成數據生成。在單Clip包含約1600萬個高斯點的模型規模下，系統運行保持穩定，渲染結果在紋理細節與動態物體表現方面與主流顯卡效果接近。
隨著自動駕駛算法向更復雜場景演進，算力平臺與仿真系統的深度適配將成為影響研發效率的重要因素。國產GPU在相關高負載場景中的表現，后續仍有待更大規模部署和長期運行數據進一步驗證。
