摩尔线程神速适配DeepSeek开源全家桶，五大核心组件全解析

Meise

当开源代码遇上国产GPU，这对CP仅用24小时就完成了"技术闪婚"。

就在DeepSeek开源周落幕之际，摩尔线程放出大招——宣布全面兼容其开源技术栈。从底层加速库到分布式文件系统，五大核心组件悉数拿下，完整技术路线图如下：

推理加速器：MT-FlashMLA
这个专为DeepSeek-V2/V3定制的加速引擎，基于摩尔线程MUSA 3.1架构的FP8计算能力，配合升级版MUTLASS 0.2.0线性代数库，让大模型推理速度原地起飞。简单说就是把复杂的注意力计算拆解成GPU更擅长处理的"拼图"，效率提升肉眼可见。

通信加速器：MT-DeepEP
专门优化混合专家模型训练的"快递系统"，三招解决数据传输痛点：

用All-to-All通信模式把数据"拼车"配送
MTLink技术实现节点内光速传数据
FP8格式分发让传输体积"瘦身"
训练时能边算边传，推理时延迟更低，完美适配万卡集群的复杂需求。
计算加速器：FP8 GEMM

基于MUTLASS开发的矩阵乘法神器，专治MoE模型的计算"高反"：

密集矩阵计算提速30%
混合专家计算动态分配资源
原生支持FP8精度不损精度
相当于给GPU装了定制版"涡轮增压器"。
训练加速器：MT-DualPipe

这个双向流水线算法犹如在芯片上修了"双向车道"：

前向传播和反向传播同时开跑
计算与通信100%重叠
硬件闲置时间减少60%
配合即将开源的MT-Megatron框架，完整复现DeepSeek-V3训练流程。
存储加速器：3FS文件系统

专为AI训练设计的"超跑级"存储方案：

吃满SSD和RDMA网络带宽
分布式存储响应速度提升5倍
支持千卡集群并行读写
在夸娥智算集群实测中，成功扛住每秒PB级的数据吞吐。

从框架适配到系统集成，这场"中国芯+中国智"的技术共振，正在AI算力赛道跑出新速度。

chengtao

这个必须要定一下啊，支持国产