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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 来源:厂商供稿 2026-02-24 10:18 次阅读
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当前随着端到端智驾路线收敛至VLA与世界模型,提升算法长尾场景处理能力成为行业尚未破解的关键瓶颈,基于海量Log数据的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,摩尔线程以旗舰级AI训推一体全功能GPU MTT S5000的强劲算力,深度赋能五一视界下一代智驾仿真平台 SimOne 4.0,双方已高效完成系统性适配与深度优化。通过打通从大模型感知挖掘、4DGS模型训练到4DGS仿真推理和合成数据生成的关键链路,双方基于MTT S5000,正式开启物理AI高置信度闭环仿真与合成数据的全栈国产化新篇章。


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是专为大模型训练、推理及高性能计算而设计的全功能GPU智算卡,基于第四代MUSA架构“平湖”打造。其单卡AI算力(稠密)最高可达1000TFLOPS,配备80GB显存,显存带宽达到1.6TB/s,卡间互联带宽为784GB/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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原文标题:摩尔线程 × 五一视界|共建全栈国产化的物理AI仿真体系

文章出处:【微信号:moorethreads,微信公众号:摩尔线程】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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