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摩尔线程夸娥万卡智算集群与集特智能:国产算力与工业智能的深度融合

2025年06月16日 08:54:55人气:897来源:晶创越世科技(北京)有限公司

万卡算力时代的国产突破

7月3日,摩尔线程正式发布夸娥(KUAE)万卡智算集群解决方案,标志着国产GPU算力迈入全新阶段。这一全功能GPU为底座的智算平台,单集群规模突破万卡,浮点运算能力达10Exa-Flops,PB级显存与互联带宽,专为万亿参数大模型训练设计。更值得关注的是,摩尔线程的夸娥与集特智能的工业控制系统深度融合,构建从云端训练到边缘推理的完整国产AI产业链。


技术协同的创新实践

一.万卡算力赋能工业智能

集特智能最新发布的GIT-X9000工业服务器已完成与夸娥集群的适配验证,实现:

1.工业大模型训练效率提升:在设备故障预测模型中,训练周期从14天缩短至9天

2.边缘推理延迟优化:基于夸娥训练的模型部署至集特边缘计算节点,推理延迟降低至8ms

3.能效比突破:相比上一代方案,每瓦特算力提升3.2倍


二. 工业级稳定性增强

结合集特智能的工业可靠性技术,联合解决方案实现:

1.训练稳定性:在汽车制造质量检测场景中连续稳定运行27天

2.环境适应性:通过集特智能的宽温设计(-40℃~70℃),使GPU集群在特殊工业环境中保持95%以上算力输出

3.故障恢复:采用夸娥的Checkpoint多级存储机制与集特的工业级冗余设计,系统恢复时间缩短至行业平均水平的1/5


行业应用新范式

1. 智能制造

数字孪生:某新能源汽车工厂采用夸娥集群进行全厂区实时仿真,结合集特智能的工控系统,将产线调整周期从72小时压缩至4小时

视觉检测:基于夸娥训练的百亿参数视觉模型,在集特智能边缘设备上实现0.02mm精度缺陷检测


2. 能源领域

电网调度:区域电网AI调度系统采用联合方案,预测准确率提升至99.3%

设备运维:石油管道检测模型训练效率提升40%,推理端部署成本降低60%


3. 特殊场景

极地科考:南极科考站采用加固型集特工控设备与夸娥优化模型,在-50℃环境下稳定运行

深海作业:水下机器人控制系统通过夸娥集群训练,故障识别准确率提升35%


自主可控的生态价值

这一深度合作创造了三重突破:

1.架构创新:第一次实现国产万卡集群与工业控制系统的端到端适配

2.标准共建:联合发布的《工业智能计算架构》已成为行业技术规范

3.生态协同:已有37家企业加入由双方主导的"智造算力联盟"


未来展望

根据双方技术路线图,2024-2025年将重点推进:

算力-控制一体化芯片:集成GPU算力与PLC控制功能的融合处理器

工业元宇宙平台:支持千并发实时渲染的数字工厂解决方案

自适应边缘计算框架:可根据工况自动调整算力分配的智能调度系统


摩尔线程夸娥万卡集群与集特智能的深度融合,不仅代表着国产算力达到新高度,更构建了从基础算力到工业应用的完整价值链条。这种"硬科技+重工业"的创新模式,正在为中国的智能制造转型升级提供可复制的技术范式,在全球工业智能化竞赛中树立了中国标准。



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