摩尔线程亮相2026智源大会：从万卡集群到端侧AI，全方位展示软硬全栈创新

以全功能 GPU 全栈能力，夯实国产算力底座。

据 IPO 早知道消息，摩尔线程日前深度参与6 月 12 日开幕的第八届北京智源大会，多位技术专家在多个论坛及 Open Talk 环节发表演讲，系统呈现覆盖“云 - 边 - 端”的软硬协同全栈创新成果：

在大模型产业论坛，摩尔线程发表《面向大模型时代的智能计算：万卡集群大模型训练实践》主题演讲。面对训练算力需求激增、集群规模持续扩大与软硬件协同复杂度攀升等挑战，系统分享了基于国产万卡级智算集群夸娥（KUAE）的大规模分布式训练实践，并重点介绍了基于静态分析的集群性能仿真工具、异步通信引擎通算并行优化，以及利用强化学习进行 CUDA/MUSA 算子自动生成的全新路径，为降低大模型训练调优成本、提升算子开发效率提供了前沿的范式参考。

在智算前沿-AI 赋能系统论坛，摩尔线程带来《TiLISA& MTX：打造支撑多 DSL 的编译后端》技术分享。围绕 TiLISA 与 MTX 指令集构建的统一编译后端，深入阐释了 TiLISA 如何通过分块（Tile）计算抽象，突破传统 SIMT 编程模型以单线程为核心的局限，降低 Tensor Core 等新型硬件的编程复杂度；同时介绍了 MTX 作为面向国产全功能 GPU 的底层虚拟指令集的独特价值。通过兼容 Triton 等前端语言的实际实践，该方案不仅攻克了核函数跨架构移植的难题，更为打破算子开发效率与性能可移植性之间的“双重壁垒”提供了切实可行的解决思路。

在 Open Talk 环节，摩尔线程分享了 MTT AIBOOK 的全面升级。作为“为智能体而生”的 AI 算力本，AIBOOK 在 MTT AIOS 原生 Linux 系统下预装 OpenClaw 智能体，单机可以支持多达 12 个智能体高效并行运行，实现了智能体应用开发、调试与部署的完整闭环；凭借“工具直达”特性，AIBOOK 提供 90+ 工具调用能力，大幅降低配置成本；同时支持原生 Linux、虚拟 Windows 及容器化 Android 多系统，并预置了包括 LLM 在内的多种本地模型，实现了全套端侧感知能力，一台设备即可覆盖多场景 AI 开发与应用需求。

展台现场，摩尔线程携全栈产品矩阵精彩亮相，覆盖云、边、端核心场景。云端展示面向万亿参数大模型训练的夸娥万卡智算集群、AI 训推一体智算卡 MTT S5000 及 AI 大模型训推一体机 MTT SGX5000；端侧呈现 AI 算力本 MTT AIBOOK、家庭 AI 中枢 MTT AICUBE 及边缘 AI 计算模组 MTT E300；同时展出首个全栈具身智能仿真平台 MT Lambda 与国产生命科学智能计算解决方案，展现从底层算力到上层应用、从技术赋能到生态共建的完整布局。

作为国产算力的中坚力量，摩尔线程与智源研究院保持长期紧密合作，已取得多项标志性成果：

今年 1 月，双方基于 MTT S5000 千卡智算集群与 FlagOS-Robo 框架，成功完成具身大脑模型 RoboBrain 2.5 的完整端到端训练与对齐验证，训练 Loss 曲线与国际主流产品基线高度一致，相对误差小于 0.62%，线性扩展效率超 90%，验证了全功能 GPU 作为国产算力底座的可靠性。

今年 3 月，双方联合完成 FlagOS AI 训练“全要素”验证，基于 MTT S5000 实现 Qwen3-0.6B 端到端无中断训练，精度超越国际主流基线 1.65 个百分点，标志着国产全功能 GPU 在大模型训练中迈向“更优”。

今年 4 月，双方依托 MTT S5000 原生 FP8 引擎与 FlagOS 全栈软件体系，在 DeepSeek-V4 系列发布之际，即完成 Pro 和 Flash 双模型的 Day-0 适配，并发布开箱即用的国产化部署镜像，持续推动国产大模型生态建设。

从千卡集群训练具身大脑到万卡智算工程实践，从底层编译架构创新到软硬协同全栈落地，摩尔线程以全功能 GPU 为核心，依托从芯片、集群到软件栈的全栈自主能力，与智源研究院及众多产业伙伴一道，持续夯实国产算力底座，为前沿科研与产业创新提供坚实支撑，共同推动人工智能技术突破与高质量发展。