在Ubuntu系统下也进行了MTT S80的显存带宽、PCIe带宽、FP32单精度浮点性能、OpenGL相关性能的测试。 通过测试,MTT S80的显存带宽达到356GB/s,而12GB显存RTX 3060的显存带宽为330.7GB/s。 PCIe带宽性能方面,MTT S80的下行速度达到29.4GB/s,上行速度达到33GB/s,对比12GB显存RTX 3060分比领先达到87%、113%。 单精...
项目还需要以PYTORCH C++/CUDA混合插件形式运行,涉及到使用PYTORCH_MUSA与CUDA(MUSA)混合编译和交互的核心代码,更改也不大。 总结 S80的下一代GPU是S4000,是服务器AI卡。对CUDA兼容性更好。能够直接部署vLLM跑Qwen等LLM 。S4000下一代产品是2025发布。据说功能(其实就是CUDA兼容性)和性能继续提升。 如果作为不过多...
最后还要提出的一点是,借助摩尔线程开发的CUDA ON MUSA兼容方案,用户可以将CUDA上开发的代码无缝迁移到MTT S80。有了这个强大的开发工具,软件开发者可以将使用CUDA语言开发的代码经过重新编译后,运行在MUSA的显卡上。 此外,摩尔线程还对MUSA软件栈进行了深度性能优化,推出自研AI推理引擎TensorX,兼容PyTorch、TensorFlow、...
其次,MTT S80是“潜力股”,一步到位的硬件规格目前受限于驱动优化这个“短板”,理想的话早期“投资”(购买)显卡的用户,将会持续不断的获得体验升级。 当然,游戏并不是MTT S80的全部。MTT S80已经支持H.264、H.265、VP9以及AV1等常见格式编解码,而且得益于MUSA架构,作为一款全功能显卡,在AI内容创作、通用计算、...
最后还要提出的一点是,借助摩尔线程开发的CUDA ON MUSA兼容方案,用户可以将CUDA上开发的代码无缝迁移到MTT S80。有了这个强大的开发工具,软件开发者可以将使用CUDA语言开发的代码经过重新编译后,运行在MUSA的显卡上。 此外,摩尔线程还对MUSA软件栈进行了深度性能优化,推出自研AI推理引擎TensorX,兼容PyTorch、TensorFlow、...
最后还要提出的一点是,借助摩尔线程开发的CUDA ON MUSA兼容方案,用户可以将CUDA上开发的代码无缝迁移到MTT S80。有了这个强大的开发工具,软件开发者可以将使用CUDA语言开发的代码经过重新编译后,运行在MUSA的显卡上。 此外,摩尔线程还对MUSA软件栈进行了深度性能优化,推出自研AI推理引擎TensorX,兼容PyTorch、TensorFlow、...
摩尔线程为MUSA开发者提供了MUSA开发套件，包括提供MUSA通用计算驱动、MUSA编译器、AI算子库、数字库以及性能分析工具等。并且为CUDA语言的用户开发了一套CUDA ON MUSA的兼容方案，仅需两步，就颗CUDA源码在MUSA的GPU上运行。同时发布了MUSA软件系列，包括平台软件、计算加速软件、云计算及应用软件等。基于云原生的GPU...
最大的黑科技还是“CUDA on MUSA”。为了降低用户的迁移成本,摩尔线程专为使用 CUDA 语言的用户开发了一套 CUDA ON MUSA 的兼容方案。基于摩尔线程提供的 porting 工具,通过编译与运行两步就可以让 CUDA 源码运行在摩尔线程 MUSA 架构 GPU 上。 总结:国产显卡的一大步 ...
如果你有AI学习基础,完全可以借助MTT S80来训练自己的AI。例如通过每天收录声音,来训练自己声音的“AI语音”;又或者通过它来完成一系列的课题研究,项目开发等等。另外,MTT S80可兼容CUDA,并支持MTVERSE元宇宙平台,所以,“可玩性”甚至远在一般游戏显卡之上。
最大的黑科技还是“CUDA on MUSA”。为了降低用户的迁移成本,摩尔线程专为使用 CUDA 语言的用户开发了一套 CUDA ON MUSA 的兼容方案。基于摩尔线程提供的 porting 工具,通过编译与运行两步就可以让 CUDA 源码运行在摩尔线程 MUSA 架构 GPU 上。 从笔者今天的评测中能看出,MTT S80 的硬件性能已经达到了主流甜品级...