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摩尔线程 × 五一视界|共建全栈国产化的物理AI仿真体系
摩尔线程 × 五一视界|共建全栈国产化的物理AI仿真体系
发表于
2026-07-10 14:57:02
来源:
福州鑫辉文化传媒有限公司
当前随着端到端智驾路线收敛至VLA与世界模型,线程系提升
算法
长尾场景处理能力成为行业尚未破解的×视关键瓶颈,基于海量Log数据的界共建全
高置信度闭环
仿真
与合成数据生成更是行业公认的技术难点。
为突破这一挑战,栈国真体
摩尔线程以旗舰级
AI
训推一体全功能
GPU
MTT S5000的产化强劲算力,深度赋能五一视界下一代智驾仿真平台
Sim
One 4.0,线程系双方已高效完成系统性适配与深度优化。×视
通过打通从大模型感知挖掘、界共建全4DGS模型训练到4DGS仿真推理和合成数据生成的栈国真体关键链路,双方基于MTT S5000,产化
正式开启物理AI高置信度闭环仿真与合成数据的线程系全栈国产化新篇章。
图示:基于SimOne 4.0实现7个周视摄像头4DGS场景重建效果
MTT S5000是×视专为大模型训练、推理及高性能计算而设计的界共建全全功能GPU智算卡,基于第四代MUSA架构“平湖”打造。栈国真体
其单卡AI算力(稠密)最高可达1000
TF
LOPS
,产化配备80GB显存,显存带宽达到1.6TB/s,卡间互联带宽为78
4G
B/s,完整支持从FP8到FP64的全精度计算。MTT S5000凭借
FP8提升训推效率、FP64保障计算精准、光线追踪实现高保真渲染
,以自主可控的强劲底层算力,为智能驾驶提供安全、高效、可靠的核心国产算力支撑。
VLM大模型感知挖掘:首字响应速度表现卓越
SimOne大模型感知挖掘能够从海量车辆采集的非结构化Log数据中,利用多模态大模型(VLM)极强的语义理解能力,精准挖掘出包含长尾场景、复杂博弈及极端天气在内的最有价值数据。通过感知挖掘出的关键场景,可以进一步结合 4DGS技术进行高保真场景重建与生成,将碎片化的真实路采数据转化为可编辑、可泛化的动静态场景和资产。
在SimOne 4.0的大模型感知挖掘功能中,双方针对Qwen3-VL多模态大模型进行了深度调优。实测结果令人惊喜:无论是在8B模型还是更复杂的30B MoE架构下,
MTT S5000在“预填充(Prefill)”阶段的首字响应速度(TTFT)均优于国际主流竞品,优势最高扩大至14%
,且在10并发的
高压
环境下依然保持了稳健的吞吐量。
4DGS模型训练与仿真推理:高效替代方案的正式落地
在更考验训练和推理能力的4DGS(4D高斯泼溅)领域,基于51Sim此前在入选AAAI 2026
人工智能
顶会发布的LidarPainter技术,国产算力同样经受住了考验。目前测试数据显示,在训练端,
MTT S5000展现出比肩国际主流竞品的强劲性能,仅需2.5小时即可完成一个真实Clip场景的高质量重建
。
在仿真推理端,
MTT S5000充分释放并行计算潜能
,通过多卡并发推理模式,强力驱动SimOne 4.0实现了在11v1L(11路摄像头+1路激光雷达)复杂配置下的实时闭环仿真与合成数据生成。
s超大规模负载:针对单Clip包含1600万个高斯点的模型,MTT S5000 能够实现稳定流畅的仿真推理,性能表现优异。
s视觉一致性:渲染效果对比显示,
MTT S5000在纹理、动态物体细节上的表现与国际主流显卡一致。
这种高保真的表现,确保了合成数据与真实
传感器
数据在特征分布上的高度统一。
图示:MTT S5000渲染效果示例
全栈国产化:重塑
物理
AI生态底座
摩尔线程与五一视界的强强联手,首次将国产算力与端到端智能驾驶仿真体系完整打通,标志着从芯片、仿真引擎到上层应用的国产软硬件生态闭环正加速形成,共同构建物理AI进化的基础设施。
筑牢安全基石
:打破了
自动驾驶
仿真与训练对海外硬件生态的长期依赖,为核心数据治理与算法迭代构建了自主可控的安全屏障。
实现高效闭环
:基于MTT S5000 的强大算力,SimOne 4.0 能够支持实时闭环仿真,并生成高置信度新视角合成数据,大幅提升智驾算法对长尾场景的处理能力。
树立产业标杆
:更有力地证明了国产高端 GPU 已跨越“能用”的门槛,正式迈入在
高精度
、高负载自动驾驶任务中“好用”的全新阶段。
展望未来,双方将持续深化技术融合,打磨国产算力底座上的算法表现,共建繁荣的智驾创新生态,为全球自动驾驶产业输出具备核心竞争力的“中国方案”。
关于摩尔线程
摩尔线程以全功能GPU为核心,致力于向全球提供
加速计
算的基础设施和一站式解决方案,为各行各业的数智化转型提供强大的AI计算支持。我们的目标是成为具备国际竞争力的GPU领军企业,为融合人工智能和数字孪生的数智世界打造先进的加速计算平台。我们的愿景是为美好世界加速。
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