
Moore Threads · Tarjeta aceleradora
MTT S5000
La MTT S5000 es una tarjeta GPU de cómputo inteligente todo en uno para la era de la IA generativa, dedicada al entrenamiento, la inferencia y el cómputo de alto rendimiento de grandes modelos. Integra el chip PH100 de nueva generación sobre la arquitectura PingHu, con soporte de precisión completa de FP8 a FP64; apoyándose en la plataforma MUSA de cuarta generación, es nativamente compatible con frameworks principales como PyTorch, Megatron-LM, vLLM y SGLang, con bajo coste de migración de código. El chip PH100 ha superado la evaluación de seguridad y fiabilidad del Centro Chino de...
Aspectos destacados
- FP8 nativo por hardware que mejora más de un 30 % el rendimiento en arquitecturas de vanguardia (DeepSeek, Qwen, etc.)
- para entrenamiento de clústeres de decenas de miles de tarjetas, linealidad de 95 % entre miles y decenas de miles de tarjetas, y RAS de chip a sistema que eleva la tasa de éxito del entrenamiento más de un 30 %
- prefill de secuencias largas de 16k por tarjeta ≥4000 Tokens/s, Decode ≥1000 Tokens/s (separación PD, 6 servidores de 8 tarjetas S5000, medido en FP8 nativo)
- 2 nodos de 16 tarjetas completan el entrenamiento del modelo completo de generación de vídeo Wan2.1 con 61.83 samples/s y MFU 51 %
- capacidad nativa de doble precisión FP64
- MUSA altamente compatible con la sintaxis de CUDA
- módulo OAM en versiones refrigerada por líquido y por aire.
Especificaciones técnicas
| Chip | PH100 |
|---|---|
| Arquitectura | PingHu, MUSA de 4ª generación |
| Precisión | FP8/FP16/BF16/FP32/TF32/FP64 |
| Factor de forma | módulo de cómputo OAM (refrigerado por aire / por líquido) |
| Interconexión | MTLink |
| Memoria en tarjeta y cómputo por tarjeta | valores cuantitativos no publicados en la página oficial |
Casos de uso típicos
Entrenamiento, fine-tuning e inferencia de grandes modelos de lenguajegeneración de texto a vídeo e imágenescómputo científico e IA for Science (tecnologías cuánticas, inteligencia encarnada, modelos de mundo, imagen médica, investigación genómica, grandes modelos industriales, simulación física, dinámica molecular).
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