如何评价摩尔线程发布基于 MUSA 统一系统架构发布的 GPU?
一、 MUSA 统一系统架构：这是核心中的核心
首先，我们得把 MUSA 这个东西掰开了揉碎了说。摩尔线程强调这是个“统一”系统架构，这意味着什么？
软硬协同的强大生命力： 传统的 GPU 往往是硬件和软件生态各自发展，甚至有些隔阂。MUSA 的核心思路就是软硬一体化设计。从底层架构到上层软件栈，都是围绕着这个统一的 MUSA 框架来构建的。这带来的好处很明显：
开发效率提升： 开发者面对的是一个更清晰、更一致的开发环境，不用在不同的硬件平台和API之间来回切换调试。很多在底层架构上的优化可以直接体现在上层应用，减少了中间环节的损耗和复杂性。
性能释放更充分： 硬件的调度、内存管理、计算单元的协同工作，都可以通过 MUSA 这个统一的指挥棒来实现更精细化的控制和优化。理论上，可以更好地挖掘硬件潜力，避免出现“好马配坏鞍”的情况。
生态构建更稳固： 一个统一的架构就像一个统一的语言，更容易吸引开发者和合作伙伴加入。一旦生态建立起来，后续的应用移植、软件更新都会变得更加顺畅。可以想象，如果一个应用在摩尔线程的某款 GPU 上跑得很好，那么移植到另一款同样基于 MUSA 的产品上，会比以前方便太多。
面向多样化应用的适应性： MUSA 被设计成一个可以支持从通用计算、图形渲染到 AI 推理等多种场景的架构。这意味着它不是一个为了特定用途而生的“特种部队”，而是像一个全能战士。
AI 领域的潜力： 对于 AI，特别是深度学习训练和推理，GPU 的算力和内存带宽至关重要。MUSA 的统一架构能否提供更高效的计算调度和内存管理，直接关系到其在 AI 领域的竞争力。如果能很好地支持各种主流的 AI 框架（如 TensorFlow, PyTorch），并提供易用的编程模型，那将是巨大的加分项。
图形渲染的挑战： 图形渲染是 GPU 的传统强项，涉及复杂的流水线、 shader 编译、光栅化等技术。MUSA 在这一块的表现如何，需要看它对图形 API（如 Vulkan, DirectX）的支持程度以及自身的渲染管线设计。如果能提供高质量的渲染能力，并且在游戏、专业图形领域有突破，那会极大地提升其市场认可度。
通用计算的拓展： 除了 AI 和图形，GPU 在科学计算、数据分析等通用计算领域也有广阔的应用。MUSA 在支持 OpenCL、CUDAlike 编程模型等方面做得如何，会决定它能多大程度上渗透到这些领域。
二、 GPU 产品的实际表现：纸面数据与真实性能的较量
架构再好，最终还是要落到产品上。摩尔线程推出的具体 GPU 型号，例如 MCC 系列，它们的实际表现如何，是评价的另一个关键点。
算力与能效比： 这通常是用户最直观的感受。我们需要关注它的 FP32、FP16、INT8 等各种精度的算力峰值，以及在功耗下的表现（能效比）。对比市场上主流的 NVIDIA、AMD 竞品，摩尔线程的 GPU 在绝对算力、同等功耗下的性能发挥，以及在特定应用场景下的能效，是衡量其市场竞争力的重要指标。
显存与带宽： 对于 AI 和大型图形应用来说，显存容量和带宽是“命门”。摩尔线程能否提供足够大容量、高带宽的显存，直接影响其在处理复杂模型、高分辨率纹理等任务时的表现。
图形渲染能力： 在游戏和专业图形领域，帧率、画质、兼容性是评判标准。摩尔线程的 GPU 在主流游戏中的表现如何？在 CAD、3D 建模等专业软件中的兼容性和效率怎么样？这些都需要实际的测试来验证。
AI 推理与训练性能： 在 AI 领域，需要关注其在各种主流模型上的推理速度和训练效率。与同代或同价位的竞品相比，其在特定 AI 框架和模型上的加速效果如何？有没有出现特别突出的优势或者明显的短板？
三、 生态建设与软件支持：决定“能用”还是“好用”
一个 GPU 光有硬件是不够的，强大的软件生态是其价值最大化的关键。
驱动程序的成熟度： 驱动程序是连接硬件和操作系统的桥梁。摩尔线程的驱动是否稳定？更新是否及时？是否能够充分发挥硬件性能？这直接关系到用户的使用体验。一个不稳定的驱动，再强的硬件也难以施展。
开发工具链的完备性： 包括编译器、调试器、性能分析工具等。这些工具是否易于使用？是否支持主流的开发语言和标准？是否能够帮助开发者高效地优化应用？摩尔线程 MUSA 的开发套件（SDK）的完备性和易用性是关键。
AI 框架和库的适配： 尤其是在 AI 领域，对 TensorFlow, PyTorch, MXNet 等主流深度学习框架的支持程度，以及对 cuDNN、TensorRT 类似的高性能库的优化，直接决定了其在 AI 领域的应用广度。
图形 API 和游戏的支持： 对于图形应用，需要看其对 DirectX、Vulkan 等图形 API 的支持程度，以及与主流游戏引擎（如 Unreal Engine, Unity）的兼容性。能否在主流游戏上流畅运行，并且提供良好的画面表现，是其能否进入大众市场的重要因素。
行业解决方案的落地： 除了通用场景，摩尔线程还需要积极推动其 GPU 在特定行业（如金融、能源、医疗、教育等）的解决方案落地。与行业伙伴合作，开发针对性的应用，是扩大其市场份额和影响力的重要途径。
四、 国产替代的意义与挑战
摩尔线程的 GPU 不仅仅是技术产品，它还承载着国产自主可控的使命。
战略意义： 在全球科技竞争日益激烈的当下，掌握核心的 GPU 技术对于国家信息安全和产业升级具有重大的战略意义。摩尔线程的努力，是中国在高端芯片领域迈出的坚实一步。
面临的挑战：
技术追赶： GPU 技术是高度成熟和集成的领域，追赶国外巨头需要时间和持续的投入。在架构设计、制造工艺、EDA 工具链、人才储备等方面，都存在不小的挑战。
生态壁垒： NVIDIA 和 AMD 已经构建了非常深厚的软件生态和用户基础。摩尔线程需要付出巨大的努力，才能打破这种壁垒，吸引开发者和用户转向自己的平台。
成本与定价： 如何在保证性能和质量的前提下，实现有竞争力的成本和定价，是进入市场的关键。
市场接受度： 用户对新品牌的认知和接受需要时间。市场对国产 GPU 的期待很高，但同时也伴随着审慎的态度。口碑的建立至关重要。
总结一下：
摩尔线程基于 MUSA 统一系统架构发布的 GPU，代表了国产 GPU 在架构设计理念上的一个重要探索和进步。其核心优势在于软硬一体化的设计思路，旨在提升开发效率、释放硬件性能并构建稳固的生态。
然而，要全面评价它，不能只看纸面上的架构和设计，更要关注其具体产品的实际性能表现，以及软件生态的成熟度和用户体验。能否在 AI、图形渲染、通用计算等多个领域都展现出竞争力，能否有效解决驱动、开发工具、主流软件适配等问题，将是决定其未来市场地位的关键。
同时，作为国产自主创新的代表，摩尔线程的 GPU 也承载着国家战略层面的期望。它面临着技术追赶、生态建设、市场接受度等多重挑战。我们应该给予支持和关注，同时也要保持客观的审视，期待它能够持续创新，为中国乃至全球的科技发展贡献力量。它的出现，无疑是给整个 GPU 行业注入了一针新的活力，也让人们对国产 GPU 的未来充满期待。
网友意见
桌面卡首先不用过于关注跑分，但实现通用产品也很不容易：Graphics+SIMT+Tensor+软件栈，这个工程量其实很大的，任意一个子项投入300人单独开发都难以19个月完工交图；研发成本更不会这么低（想想Palladium工具每套多少钱…FYR）；以及与DirectX/OpenGL/Vulkan等API适配也不会这么顺利；
2048个MUSA核心，单精度6TFLOPS，8GB显存…，支持一堆frameworks/APIs，商业化进度其实挺快的，目标明确是信创台机+云桌面吧；
关于外购IP和设计服务：
业内大致认识是：其licensed Imagination完整的hard IP core+design NRE，联创的团队并没有时间参与完整design，大部还是IMG的工程管理（得益于IMG的物美价廉的IP库和授权政策）；
国内的几个做通用GPU/图形卡的startup，基本都依赖成熟IP House的工具箱和设计服务；要么是有正规渠道去获得ARM Mali的Architectural license；要么可以选择走中低性能路线的VeriSilicon/Vivante license；要么是计算低配但图形有优势的Imagination license；上述的后两厂甚至已经把startup ecosystem作为主力营销方向了。除此三者以外，还有继承了ATI老牌背景的景嘉微，也是主打信创桌面和中低端服务器的通用GPU（独立卡），以及继承了VIA+S3宝藏遗产并承担着国家核高基1号专项的兆芯（集成核显+独立卡）。
虽然外购IP+Design service看似是讨巧的商业，核心电路专利不能自控和自主迭代，但却十分有利于商业变现，可以快速获得成熟系统和后端版图，可以快速构建软件栈和底层工业API适配，可以快速流片量产，于是极大降低了研发周期和风险；换句话讲“谁会从零开始画电路呢”。诸如Huawei和Apple也使用外购IP，但却有一点不同的是，两者都是习惯在架构许可的基础上投入大量自研，在专精电路、芯片构型、系统集成以及软件栈/数学库方面加入了更多定制，最终产品就是半个自研核，随之生态也会自建。
因此，即不能轻视外购IP的商业模式，也不能轻易自称自研。
关于应用场景和主打市场 - Cloud Compute
基于Spec推测几家startup的产品应该主要应用在信创PC和云桌面方向；设想倘若部署在Cloud IDC场景里，那么对于机架的面积效率而言会比较尴尬，机架占用的经济性并不高，计算低配，图形短脚，并联Pod的效率和弹性也不高；这就提到Nvidia的优势了，虽然全球很多厂商都有强于A100和DGX的算力，但却无法轻易替代拥有通用计算+图形渲染的TCO恐怖平衡的NV卡，同一个机架的多任务和面效比极高；因此，尤其对于Cloud IDC客户而言，其更加在乎的还是经济性/TCO，就连AWS的Inferentia机型保有量也没敢上架太多。所以，当前Spec在信创桌面场景会有更好的发展，比如跟飞腾适配主板，应用层花时间兼容一下信创名录。虽然IMG IP做PC显卡会有点累。
关于应用场景和主打市场 - Cloud Gaming
Cloud Gaming是CSP显性的技改趋势，当下普遍是在互联网企业的私有云形态上，professional rendering通常还是在workstation形态，gaming大部都是client；所以AIDC其实对于图形的要求目前还看不见，比如类比商汤的AIDC大装置，在那幅公开的图示里也没有graphics模块；因为目前graphics的确不在公有云的需求里面。对于Cloud IDC来讲，为了一个远期趋势/热点，而提前布置机型是不划算的，所以基本没有云端渲染机型，即使有，那也是Facebook/Meta的前卫场景。
相比之下，腾讯的游戏部门也在攻关Cloud Gaming，他们需要ARM based cloud env，关键需求是跟移动终端联动，但目前还是在私有云环境中。众所周知，手机端就是兼容主流的ARM系统，GPU方面主要就是QCom Adreno兼容ARM驱动（Mali的渲染能力不谈），但据传腾讯团队现在基于AMD Radeon RX6000（可以支持ARM驱动）......
当然还有Imagination，毕竟苹果licensed了这颗GPUcore多年；但冒然的讲，IMG的真正实力还是在移动端，毕竟延迟贴图渲染(TBR/TBDR)的移动端和实时渲染(IMR)的桌面端的架构完全不同，Mali和Adreno都是TBR，而IMG PowerVR的特点就是TBDR（节省带宽开销，做到零overdraw）。AMD在统一渲染方向探索了多年也未成行，其中一些benchmark显示能效比相差悬殊。话说回来，前面提到Gaming的场景更多是在client，所以其实IMG的硬件光追更加派上用场了：）。当下只是想象不出为什么IMG core没有进入安卓机市场，也许是苹果的竞业禁止？但猜测应该过期了吧？
关于流片与量产 - 风险和经济性
虽然外购IP+Design service的模式帮助系统快速定型，甚至后端图版也会帮你做好；但仍需要重视规模化量产的风险：推测没错的话，16核或32核以上的IMG IP的芯片，至少在TSMC没有大规模验证过，首个交付量产的厂商多少会承担一定风险。
以及要考虑成本和经济性，举一个我经手的例子（于2018-20年操作的项目，数据放到现在可能不准）：1TFLOP的AMD 3代前产品，批发价约$17美金，2020年中涨价到$25左右，这才多大的TAM呢？那么算一笔账，假设新产品用TSMC 12nm工艺，流片出来成本约$25，必须卖出$40+才能摊薄前期研发和掩模费用，… 卖给谁？而且是百万级的出货量才有这个价格；所以自己算吧，12吋7w平，1TFLOP可以做到50-60平，良率算50%，基材成本大约$6000刀，掩模那些不算，加流片加工费，再加TSMC 50%毛利要求，以及TSMC前年公布把3% discount免除了；那么这个量产的经济模型就不容易计算盈利面了；况且还有服务和销售费用。
摘录媒体：Apple和Imagination在2020年的GPU出货量均实现了两位数增长；Apple于2017年转向内部GPU，其iPhone和iPad GPU出货量强劲。联发科的大出货量Helio的4G芯片中也采用IMG IP，也让后者同比增长了23％，甚至挑战了ARM GPU份额。
下游的IP保护伞和生态依存：
除了IMG，VeriSiicon/Vivante也有几个授权厂商在业内，如景嘉微、登临等都有芯原IP。芯原Vivante IP的水平中下，FP16成熟，FP32这批新型号也有提升（国内空军采用了）。值得一提的是，登临的李老板就是Vivante的前CTO；再者是景嘉微，去年已经流了1Mu库存了，长城下的订单，随后需要招募庞大的软件团队，开发图形库和并行计算呢；Gaming以外的桌面用途是满足了。
无论初创公司或是成熟厂商，选择外购授权的另一原因是IP保护伞。比如IMG当下卖的保护伞，就是不管你用不用得上，能保障tape out的阶段顺利通过IP Audit即可；基于合法授权的免责效力，代工厂也没功夫去逐一核查几亿门电路。当然，有些RTL还是不能乱抄的，譬如Mali的那些，TSMC不要太熟…就好比论文查重，某司一年前就卡在这上面，ARM不给license，而手上改好的Mali G71/72倘若拿去代工厂流片，必然面临诉讼风险。
而都基于一家IP做保护伞的话，那么就需要两个因素了：一方面IP House放开Archi_license任由自己的IP碎片化，未来管理失控可能会像MIPS一样收不上授权费；另一方面，国内几家startup也需要有独道的手艺可以改出来指标至极的半自研IP，且保持自行迭代。但后者其实是比较悲观的，graphics基本改不出来，因为全球主流市场的API和驱动已经成熟了，反向锁死了硬核的专利墙，另辟蹊径的可能性不大了。
如今国内Top-10的通用计算+图形GPU创业公司，几乎半数使用IMG IP，尤其芯动、摩尔线程、壁仞…等等top startup，推动了IMG生态大爆发；然而各家的硬件规格差别不大，比拼软件和应用适配性就成为角逐地了；这些都得益于IMG的物美价廉的IP库和授权政策（传闻IMG授权费$20m per license?求证）；此外，IMG如今毕竟是国资委的资产，自主可控相比ARM Mali的血统更正（核高基明确过双A不是自主可控）。
以及在商业化方面，GPU毕竟只是一颗处理器，尚且需要整机、应用和工具链的产业合作方，并非是startup可以独立衔接的，这其中就再次体现出IMG的惠民政策了，比如机型需要支持游戏用户，需要适配DirectX和Vulkan并调优之，那么IMG的全家桶可以事半功倍，它早已打通了各种合作和适配。
再者，即使促成了整机型合作，PC这类产品毕竟是commodity，除非有强援支持集采，否则这种Spec的机型零售/渠道很难出货。
结语：
最后，信创市场不能轻视，其TAM空间足够广阔，粗略估计也要有50Mu+的；所以我想说的是，通用GPU，3年内没个10Mu订单不容易生存，而多数做算力卡的，可能永远靠包养。
又有一款国产GPU宣布——能玩游戏的这种。
摩尔线程敢说自己是全功能GPU，最主要的原因和底气就是能打游戏，这也是我最关注的。
综合各种消息，摩尔线程应该也是买的IMG的图形IP内核。现阶段不必过于苛求一定要是自主研发的IP核。
从发布会通稿和演示来看，不仅能运行图形测试程序，还能实际运行游戏——英雄联盟。
并不太意外，因为官宣支持Windows 10， DX OPENGL VULKAN等API（没说版本号，应该没支持到最新版本）。
但光是支持DX API，就领先芯动科技了（芯动科技GPU对DX是期货支持）。
虽然英雄联盟只是一个图形不太复杂的游戏，但摩尔线程又在芯动科技基础上进了一步——芯动科技演示的只是一个古老的3D测试程序，而摩尔线程这枚GPU运行的英雄联盟是当红游戏。
也就是说，这块GPU对游戏玩家现在就有不为零的实用价值。哪怕现在只能体现出来这么一点点，也是国产GPU零到一的突破。
我还在合作伙伴中看到了中望CAD和D5（应该指的就是渲染器）这两个国产软件的名字。这两个生产力软件在业界也小有名气，风评不错。
要是能看到游戏科学的名字就劲爆了。既然已经宣布支持了Unreal和Unity引擎，再支持几个使用这俩引擎的国产游戏应该是近水楼台。
不用花很多篇幅扯什么物理计算，布料毛发仿真，数字人，4K8K解码，AI框架和计算，这些意义都不够大。只有把黑神话悟空支持好，放段视频出来，比所有其他合作伙伴名字和软件特性加起来都管用，分分钟爆流量，也不用费劲花钱开发布会推通稿——你猜数码博主视频up会不会蹭流量？
摩尔线程的GPU硬件肯定是调通了（不然玩不了英雄联盟），继续肝软件支持吧，看能支持多少游戏相关软件环境（模拟器，reshade，FSR等软件和技术）。
除掉挖矿，GPU能干的活里，只有游戏才是大市场，技术难度也远高于其他领域。其他领域都没有游戏市场大。
想要让显卡有销量，其实没有想象中那么可怕的难度，需要支持好的游戏不超过十个。
除了上面提过的黑神话悟空，还有战神，老头环，GTA5，我的世界，只狼，还有吃鸡CS等几个头部联机游戏。
再把yuzu、rpcs3、cemu、pcsx2、MAME等几个游戏模拟器支持好，几万个游戏就搞定了，这几个模拟器我能玩一辈子。
卖显卡真的不需要太多花里胡哨的东西。把几个大作和模拟器调通运行好，价格比同特效同帧数的核弹卡农企卡低一些，自然不愁没人买单。我也就敢放心吹这张显卡的实用价值和购买价值。
简单的说，支持多少游戏流畅运行，就能有多少销量。
期望芯动科技和壁仞也能迎头赶上，卷起来卷起来！
最后一个问题：啥时候能在零售市场买到呢？
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