人工智能芯片市场现状 - 英伟达凭借GPU先发优势近乎垄断AI芯片市场，业绩和市值屡创新高 [1] - AMD CEO预测AI加速器市场规模几年内将超5000亿美元 [1] - 全球TOP 100 HPC中80%由GPU厂商占据，全功能GPU承载关键算力 [2] 全功能GPU技术演进 - 全功能GPU发展历经三个阶段：单一任务加速→开放编程接口→通用计算平台 [2] - 全功能GPU具备四大核心引擎：AI计算加速、3D图形渲染、物理仿真、视频编解码 [3] - 支持FP64至INT8完整精度谱系，FP8技术提升Transformer性能30% [9][11] 摩尔线程技术布局 - 已推出四代GPU架构和智能SoC产品，构建完整计算加速体系 [5] - 自研MUSA架构突破传统限制，参数化配置降低开发成本 [9] - 通过内存系统优化实现50%带宽节省和60%延迟降低 [11] - 开发muDNN算子实现98% GEMM利用率，通信库达97%带宽利用率 [12] AI工厂系统架构 - 生产效率公式：加速通用性×单芯片算力×节点效率×集群效率×稳定性 [7] - 夸娥集群支持万卡级扩展，单集群部署超1000节点，亚微秒级延迟 [17] - 5D并行训练技术提升效率，CheckPoint加速方案将恢复时间压缩至1秒 [19] - 零中断容错技术使有效训练时间占比超99%，异常处理效率提升50% [19] 行业应用落地 - 覆盖AI智算、专业图形加速、桌面级图形加速等多领域 [5] - 赋能物理仿真、AIGC、科学计算、具身智能等关键领域 [21] - 开发生命科学、物理仿真、遥感大模型等垂直行业解决方案 [23] - 拓展创娱教育、智能制造、智慧医疗和智能驾驶等应用场景 [25]