摩尔线程：全功能GPU为未来元宇宙计算提供综合算力
时隔7个月，国内gpu独角兽公司「摩尔线程」推出了基于自研musa架构的第二代多功能gpu“春晓”，以及其首款国潮游戏显卡mtt s80、面向服务器应用的mtt s3000、元计算一体机mccx、系列gpu软件栈与应用工具等一系列软硬件新品。
早在今年3月底，摩尔线程推出了第一代gpu“苏堤”，定位为中低端处理器，主要面向to b市场。为了进一步满足更多主流用户的需求，本次公司推出的第二代gpu“春晓”将重点面向消费市场，满足高端游戏玩家，以及更多用户对图形和计算的需要，进一步覆盖中高低端应用需求。
作为未来人工智能、数据中心等领域的核心算力基础，gpu性能与生态的发展至关重要，但仍与国际头部玩家有着不小差距。“it市场作为全球化产业，gpu不管是国产化还是全球化，首先要锻炼的是企业本身的技术实力。”摩尔线程ceo张建中谈道。
那么，在第一款gpu“苏堤”推出之后，摩尔线程发现了哪些市场痛点？仅相隔7个月就推出的第二款gpu“春晓”又做了哪些针对性优化和升级？在发布会后，36氪等少数媒体一同与摩尔线程ceo张建中、cto张钰勃进行了专访，在深入探讨上述问题的同时，我们也进一步了解到公司在国产gpu技术和生态路径的发展策略。
张建中：苏堤的用户非常广泛，已经在电信、金融、教育等领域里使用。客户希望我们的gpu不仅要支持国产生态系统，也能尽快地支持国际上通用的生态系统，这也是为什么我们要尽快推出第二代产品，满足主流游戏用户需求的原因。
第一代产品发布后，我们在发布会上展示了《英雄联盟》，收到很多游戏玩家的来信和反馈，问什么时候能买到卡去打游戏？所以，我们也知道中国用户特别希望有一款自己的国产显卡，去满足他们的爱国心。
这次我们发布的mtt s80配备了最快的接口pcie gen5，搭配16gb gddr6高速显存，对游戏玩家来讲，看见硬件本身就知道它是很好的游戏显卡。有了它，随着软件驱动的不停升级，可以胜任很多游戏。
这张显卡真材实料，采用先进制程，都是很高的配置，再加上我们利用软件驱动的不停迭代，给用户提供了很多自动升级启动程序的方法，例如有pes控制中心，安装后自动推送驱动更新，无需用户自己下载就能提升游戏体验。
q：“春晓”gpu对标的是哪个产品？
张建中：其实我们并没有对标哪一家公司的产品，我们的产品定位是全功能gpu，大部分的企业不做全功能，有的可能注重于游戏，有的注重于ai，是分不同的专业。
可是我们认为，未来的元计算（元宇宙计算）是需要综合算力，很难用单一算力去满足这些用户的需要，这也是我们公司创立摩尔线程最重要的核心，我们要打造赋能下一代互联网的多元计算平台，满足“ai+图形+编解码+物理仿真”多功能的应用场景。
所以从理论上说，我们的产品并不对标任何一家公司。我们的产品应用功能非常全面，一个游戏玩家不能只用自己的计算机玩游戏，也可以做ai应用、ai内容创作，甚至专业的图片设计。我们不能限定用户的使用场景。
摩尔线程mtt s80
q：摩尔线程对云原生场景做了优化，为了避免gpu浪费，提供了软件支持，这个痛点是长久的吗？
张钰勃：首先，一个gpu的算力是固定的，云端有很多gpu，但所有云端用户对gpu的需求有大有小，可能远小于一个gpu能够提供的算力，也可能大到好多gpu联合起来才能满足需求。这种情况下，就需要对单个gpu进行任意的资源切分，使一个gpu可以服务于更多用户，减少浪费。
打个比方，一个很小的需求独占了一个gpu，可能只用了20%的算力，剩下的80%就浪费了。如果能够把5个这样的用户都放在一起，共享一个gpu，它的需求刚好满足；或者一个用户需要30%算力，另一个用户需要70%算力，也能够把它们组合在一起，共享一个gpu，而不是占用两个gpu，这可以大幅度降低数据中心的成本，对企业级用户来说都是刚需。
现有的很多解决方案做不到支持动态的任意切分，很多都是一些静态的，比方说只能一分为二或者一分为四，但是没有办法做到一个随意的比例。
q：摩尔线程的musa软件栈可兼容英伟达cuda，未来公司将继续走这条路还是会找到自己的生态？
张建中：我们是两条路同时走。首先，我们兼容业界标准的生态，比如windows、dx、opengl、opencl、还有opengl es等，这些都是标准的业界api。我们兼容cuda这样大家常用的ai开发平台，在兼容国际化的通用开发平台基础之上，我们也在打造自己的musa平台。
这次我们推出的musa开发者软件栈就是给开发者使用的。开发者可以在我们的平台之上直接使用musa的系统架构，开发自己的musa软件。我相信用户有他自己的选择，大部分用户如果想要去充分发挥我们的gpu硬件性能，可以更容易地使用musa本身的开发平台。
q：摩尔线程第一代gpu苏堤的重点更多是to b领域，这次首次面向消费端发布了国潮显卡，那么针对2023年，公司在to b和to c市场有哪些重点目标或落地规划可以和我们分享？
张建中：我们的目标还是一样，致力于成为一家元计算平台公司，希望以元计算为核心去打造元计算平台。公司的发展方向主要是提供元宇宙计算的核心技术。
摩尔线程全功能gpu内置的四大引擎会持续演变和发展，我们也会持续地迭代和创新我们自己的ip，在图形计算、ai计算、物理仿真和多媒体编解码方面，不停地提升计算性能，满足游戏玩家、内容创造者、设计师、程序员、开发者、云服务厂商的需求，甚至云边端其他行业客户的需求，应用在汽车，甚至在一些工控机或者是边缘服务器里，应用场景非常广泛。
我们的产品应用场景会随着合作伙伴业务的发展方向不断扩展，每一个oem和odm，以及合作伙伴都会有自己的产品线，他们可以基于我们的gpu去服务各个不同行业的客户。
q：您觉得未来国内gpu的技术路线应该怎么走？如果先进工艺这条路走不通了，会不会考虑别的方式？
张建中：我们也在寻找各种不同的研发方向，好的地方就是gpu其实并不需要先进制程，就算是某国际大厂的很多gpu也停留在8纳米，并没有采用最先进的3纳米。所以，在制程方面并不需要最先进的。
另外，gpu研发是一个很漫长的道路。除了硬件本身体系结构之外，软件的功能非常大，与其在硬件本身去追赶或者是采用最先进的制程，不如花更多时间把我们的软件实力充分打造起来。所以，我们会希望真正地把软实力做到更好，能够让gpu在真正的应用当中，去发挥gpu的综合算力。
另外，整个新的应用行业当中，元宇宙应用是赋能下一代互联网的起点，如果我们能够抓住这些机遇，在新的应用场景当中打造一个别人还没有的新的计算平台，可能会对我们来讲更有利。
q：现在公司如何定义国产gpu的发展阶段？接下来最难也最亟待突破的瓶颈是什么？
张建中：我觉得如今我们还在一个初级阶段，毕竟我们只有两年的时间，长期发展肯定需要花很多时间打磨，无论是在硬件、软件、架构，还是我们的研发团队。所以，我们也希望在今后的发展过程当中，能够得到更多行业和生态系统合作伙伴的支持，跟我们一起去共同推动国产gpu的发展。
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早在今年3月底，摩尔线程推出了第一代gpu“苏堤”，定位为中低端处理器，主要面向to b市场。为了进一步满足更多主流用户的需求，本次公司推出的第二代gpu“春晓”将重点面向消费市场，满足高端游戏玩家，以及更多用户对图形和计算的需要，进一步覆盖中高低端应用需求。
作为未来人工智能、数据中心等领域的核心算力基础，gpu性能与生态的发展至关重要，但仍与国际头部玩家有着不小差距。“it市场作为全球化产业，gpu不管是国产化还是全球化，首先要锻炼的是企业本身的技术实力。”摩尔线程ceo张建中谈道。
那么，在第一款gpu“苏堤”推出之后，摩尔线程发现了哪些市场痛点？仅相隔7个月就推出的第二款gpu“春晓”又做了哪些针对性优化和升级？在发布会后，36氪等少数媒体一同与摩尔线程ceo张建中、cto张钰勃进行了专访，在深入探讨上述问题的同时，我们也进一步了解到公司在国产gpu技术和生态路径的发展策略。
张建中：苏堤的用户非常广泛，已经在电信、金融、教育等领域里使用。客户希望我们的gpu不仅要支持国产生态系统，也能尽快地支持国际上通用的生态系统，这也是为什么我们要尽快推出第二代产品，满足主流游戏用户需求的原因。
第一代产品发布后，我们在发布会上展示了《英雄联盟》，收到很多游戏玩家的来信和反馈，问什么时候能买到卡去打游戏？所以，我们也知道中国用户特别希望有一款自己的国产显卡，去满足他们的爱国心。
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这张显卡真材实料，采用先进制程，都是很高的配置，再加上我们利用软件驱动的不停迭代，给用户提供了很多自动升级启动程序的方法，例如有pes控制中心，安装后自动推送驱动更新，无需用户自己下载就能提升游戏体验。
q：“春晓”gpu对标的是哪个产品？
张建中：其实我们并没有对标哪一家公司的产品，我们的产品定位是全功能gpu，大部分的企业不做全功能，有的可能注重于游戏，有的注重于ai，是分不同的专业。
可是我们认为，未来的元计算（元宇宙计算）是需要综合算力，很难用单一算力去满足这些用户的需要，这也是我们公司创立摩尔线程最重要的核心，我们要打造赋能下一代互联网的多元计算平台，满足“ai+图形+编解码+物理仿真”多功能的应用场景。
所以从理论上说，我们的产品并不对标任何一家公司。我们的产品应用功能非常全面，一个游戏玩家不能只用自己的计算机玩游戏，也可以做ai应用、ai内容创作，甚至专业的图片设计。我们不能限定用户的使用场景。
摩尔线程mtt s80
q：摩尔线程对云原生场景做了优化，为了避免gpu浪费，提供了软件支持，这个痛点是长久的吗？
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打个比方，一个很小的需求独占了一个gpu，可能只用了20%的算力，剩下的80%就浪费了。如果能够把5个这样的用户都放在一起，共享一个gpu，它的需求刚好满足；或者一个用户需要30%算力，另一个用户需要70%算力，也能够把它们组合在一起，共享一个gpu，而不是占用两个gpu，这可以大幅度降低数据中心的成本，对企业级用户来说都是刚需。
现有的很多解决方案做不到支持动态的任意切分，很多都是一些静态的，比方说只能一分为二或者一分为四，但是没有办法做到一个随意的比例。
q：摩尔线程的musa软件栈可兼容英伟达cuda，未来公司将继续走这条路还是会找到自己的生态？
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