摩爾線程官方宣布，2024年5月份與智譜AI開展了新一輪GPU大模型適配、性能測(cè)試，包括大模型推理、基于夸娥（KUAE）千卡智算集群的大模型預(yù)訓(xùn)練。

測(cè)試使用的相關(guān)大模型，來自智譜AI基座大模型及其開源版本。

測(cè)試結(jié)果表明，在推理方面，摩爾線程自研全功能GPU顯著優(yōu)于基準(zhǔn)對(duì)比產(chǎn)品RTX 3090和RTX 4090，其中全部測(cè)試用例中優(yōu)于RTX 3090，在多batch下優(yōu)于RTX 4090。

在訓(xùn)練方面，摩爾線程夸娥千卡智算集群的訓(xùn)練精度與A100集群相比，誤差在1％以內(nèi)，而集群性能擴(kuò)展系數(shù)超過90％，模型算力利用率（MFU）與A100集群相當(dāng)。

這一結(jié)果，對(duì)于中國(guó)大模型產(chǎn)品技術(shù)生態(tài)具有重要的意義：

一是技術(shù)自主新突破。

摩爾線程千卡智算集群成功應(yīng)用ChatGLM預(yù)訓(xùn)練，標(biāo)志著摩爾線程有能力讓大模型訓(xùn)練與推理在全國(guó)產(chǎn)可控的算力底座上運(yùn)行，可增強(qiáng)技術(shù)自主性，保障信息安全。

二是助力打破算力瓶頸。

根據(jù)Scaling laws（尺度定律），有限的算力供應(yīng)可能成為制約大模型發(fā)展的關(guān)鍵瓶頸，而摩爾線程全功能GPU可以提高大模型的迭代速度和自研水平，助推中國(guó)大模型更好發(fā)展。

三是開拓創(chuàng)新空間。

摩爾線程與智譜AI卓有成效的適配與測(cè)試合作，有利于推動(dòng)實(shí)現(xiàn)軟硬件的深度融合與協(xié)同創(chuàng)新。

四是降低運(yùn)營(yíng)成本。

摩爾線程憑進(jìn)的AGI算力底座，不僅可以兼容適配全球主流AI軟件生態(tài)，節(jié)約遷移成本，而且在單位算力總體擁有成本上擁有較為明顯優(yōu)勢(shì)，能夠有效降低大模型產(chǎn)品研發(fā)成本。

值得一提的是，早在2022年8月，智譜AI就開源了GLM-130B模型，2023年又推出了千億基座對(duì)話模型ChatGLM，以及開源版本的ChatGLM-6B。

最近，摩爾線程陸續(xù)公布了與國(guó)產(chǎn)AI企業(yè)在大模型訓(xùn)練、推理方面的合作，主要包括：

－第一家接入無問芯穹，適配無穹Infini-AI大模型開發(fā)與服務(wù)平臺(tái)，完成LLama2 700億參數(shù)大模型訓(xùn)練測(cè)試、MT-infini-3B 3B(30億參數(shù))規(guī)模大模型實(shí)訓(xùn)

－完成憨猴集團(tuán)70億、340億。700億參數(shù)量級(jí)大模型的分布式訓(xùn)練

－完成與滴普企業(yè)大模型Deepexi v1.0的訓(xùn)練、推理適配

－完成羽人科技70億參數(shù)大語言模型YuRen-7b的訓(xùn)練測(cè)試

－完成師者AI 70億參數(shù)全學(xué)科教育大模型的高強(qiáng)度訓(xùn)練測(cè)試