国产GPU秀新肌肉：摩尔线程成功部署深度求索R1模型 本土算力生态再添新兵

Meise

近期，一颗来自国内芯片厂商的"扛鼎之作"正搅动国内AI算力市场。在海外巨头纷纷入局大模型推理优化的当下，国产GPU厂商摩尔线程日前低调展示其技术突破——基于自研MTT S80显卡与S4000计算卡，成功实现深度求索开源的R1-Distill-Qwen-7B蒸馏模型部署。这场被业内人士称为"小马拉大车"的技术试验，或将改写国产GPU在AI推理赛道的竞争格局。

这家以全功能GPU为技术路线的企业，此次选择在开源框架Ollama上施展拳脚。虽然官方并未公布具体性能参数，但其技术团队透露，通过自研推理引擎与软硬协同优化，在中文任务场景中展现出"令人眼前一亮"的表现。值得关注的是，早在年初就有极客玩家在MTT S80平台上手动部署过类似模型，此次官方适配更像是水到渠成的技术验证。

从技术路径来看，摩尔线程采取了"双管齐下"的策略：一方面基于开源生态降低准入门槛，另一方面通过定制算子加速和内存管理优化提升效率。这种"站在巨人肩膀上创新"的打法，既绕开了CUDA生态的专利壁垒，又借助开源社区的活力拓展应用场景。有开发者在社交平台晒出部署过程时调侃："这次终于不用在'炼丹炉'旁苦等结果了。"

在业内人士看来，这次技术展示暗含多重深意。面对年初一些外媒评测中MTT S80不敌AMD核显的尴尬局面，摩尔线程显然需要证明其硬件在特定场景下的实用价值。而深度求索系列模型以"轻量化、高性价比"著称的特性，恰好为国产GPU提供了绝佳的练兵场。就像武侠小说里的"四两拨千斤"，用算法优化弥补硬件差距，这种思路正在国产算力生态中形成独特的技术路线。

据IT之家了解，已有部分开发者通过开源社区分享的教程，在MTT S80平台上跑通相关模型推理。虽然相比顶级计算卡仍有差距，但能在消费级硬件实现7B参数模型的本地部署，对于推动AI技术普惠化具有现实意义。就像网友评论所说："与其仰望星空，不如先脚踏实地点亮眼前的灯。"

这场看似低调的技术验证，实则是国产算力生态建设的缩影。当海外巨头在云端算力市场激烈厮杀时，本土企业正悄然推进"农村包围城市"的差异化战略。从开源模型适配到软硬协同优化，从消费级显卡到数据中心计算卡，国产GPU厂商正在编织一张覆盖多场景的技术网络。正如围棋术语中的"做眼"，每一个成功部署的模型，都在为自主算力生态筑牢根基。

fjytsk

摩尔线程进军新赛道