国产摩尔线程MTT S50显卡登场：精巧单槽设计，配备8GB显存，规格紧随S80脚步

8月1日消息，摩尔线程官方宣布，MTT S50显卡的试用申请已在其官方网站正式启动。此次发布不仅开放了申请渠道，还首度公开了该显卡的外观设计与详细性能参数，吸引众多硬件爱好者和专业人士的关注。

该显卡为单槽厚度，长和高分别为 264.4mm 和 126.6mm，采用了涡轮散热设计，官网显示定位“数字办公”产品。

摩尔线程 MTT S50 采用第一代 MUSA 架构，拥有 2048 个可编程 MUSA 核心，单精度浮点算力最高 5.2 TFLOPS，配备 8GB 显存，位宽为 256-bit，整卡功耗为 85W。

此外，该卡配有 1 个 HDMI 2.0 接口、2 个 DP 1.4 接口，支持 H.264、H.265、AV1 多路高清视频编解码，最高 8K 分辨率显示，还全面支持 DirectX、Vulkan 、OpenGL 和 OpenGL ES 等图形 API。

摩尔线程官网介绍称，在《英雄联盟》1080P 分辨率及最高画质设定下，MTT S50 能够为玩家提供“稳定性能表现”。同时，MTT S50 还能够在 Linux 平台上，为《反恐精英：全球攻势》、《刀塔 2》等多款热门游戏爱好者带来“流畅操作体验”。

AI 方面，MTT S50 提供对 DBNet、CRNN、Yolo、Restnet50 / 101 等主流 AI 模型，及对 PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle 框架的支持。

系统兼容性方面，MTT S50 显卡兼容 x86、Arm、LoongArch 等多种 CPU 架构，以及国产 Linux、国际 Linux、Windows 操作系统发行版。

从规格来看，MTT S50 的 MUSA 核心数和显存容量均为 MTT S80 的一半。早在 2022 年，闲鱼出现了一款 MTT S50 型号，卖家称该卡性能对标 GTX 1660。

摩尔线程MooER模型开源：音频理解新纪元，摩耳大模型引领创新

近日，摩尔线程公司近期宣布了一项重大举措，开源其创新成果——MooER（摩耳）音频理解大模型。作为业内首个在国产全功能GPU上完成训练与推理的大型语音模型，MooER的发布凸显了摩尔线程在人工智能技术创新方面的前沿地位，为开源社区贡献了宝贵的资源，同时也展现了其在推进本土化GPU应用上的深厚积累。

MooER大模型在摩尔线程夸娥（KUAE）智算平台上，仅用38小时便完成了5000小时音频数据和伪标签的训练。这一成就得益于公司自研的创新算法和高效计算资源的结合。MooER不仅支持中文和英文的语音识别，还具备中译英的语音翻译能力，在多个语音识别领域的测试集中展现出优异表现。特别在Covost2中译英测试集中，MooER-5K取得了25.2的BLEU分数，接近工业级效果。

摩尔线程AI团队开源了推理代码和5000小时数据训练的模型，并计划进一步开源训练代码和基于8万小时数据训练的模型。MooER的模型结构包括Encoder、Adapter和Decoder三个部分，使用开源的Paraformer语音编码器、Qwen2-7B-instruct大语言模型来初始化Encoder和LLM模块。

在技术对比中，MooER-5K在中文和英文测试集上的表现均优于其他开源模型。摩尔线程通过这一开源项目，为数据资源和计算资源有限的开发者提供了宝贵的参考和支持。

摩尔线程《摩笔马良》更新发布：创意人像与文本转图像功能强势加入

近日消息，摩尔线程官方宣布，其升级版摩笔马良已正式发布，此版本增添了创意人像模式与文本生图生成等创新功能，为用户提供了更丰富多元的创作体验，进一步推动了数字艺术与设计的边界。

摩笔马良此次升级亮点如下：

创意人像

该功能内置超 20 种预置风格，支持 1min 切换，用户可通过文字定义完成创意人像生成。

上传人像照片

输入需求描述文字

图像完成生成

文本生图

该功能由夸娥 KUAE 智算集群提供源动力，采用自研 SDXL+SD1.5 混合管线，辅以 MUSACHAT 大语言模型，支持输入文本生成图片。

摩尔线程 AI 旗舰产品夸娥（KUAE）智算集群解决方案从当前的千卡级别扩展至万卡规模，具备万 P 级浮点运算能力。摩尔线程将开展三个万卡集群项目，分别为青海零碳产业园万卡集群项目、青海高原夸娥万卡集群项目、广西东盟万卡集群项目。