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    不明觉厉

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    倚天屠龙记马景涛版

    WAIC 上那个 “ 埋头造铲子 ” 的摩尔线程,才是真狠人_我的网站

    萌学园

    A |     为深耕实战化卫勤保障,规范军事训练伤疼痛标准化护理体系,持续提升官兵身心一体化康复服务质效,近日,北部战区总医院疼痛护理学组紧扣护理部年度重点工作,组织开展训练伤疼痛全周期规范化管理专项培训,全方位夯实创伤护理卫勤保障能力。    刚从 WAIC 回来,脚板还隐隐作痛。        01    中医特色赋能,    精准破解筋膜损伤康复难题        同时,系统梳理训练伤预防、处置、康复全流程护理规范,补齐护理人员中医干预知识短板,推动传统中医药技术精准融入军事训练伤康复场景,为官兵常见筋膜劳损、运动损伤提供安全温和、高效规范的中医护理方案。    02    身心同治并举,    构建全周期闭环康复体系    康复医学科主管护师郑大鹏突破传统单一躯体护理思维,摒弃“重治疗、轻心理”的固有模式,从损伤机理、康复规律、官兵心理特点多角度深度剖析。         今年的 WAIC 有多夸张?展览面积首次突破 10 万平方米,1100 多家企业带来了 3000 多项展品,超过 300 款产品全球首发。

    B | 世博、张江、徐汇三大片区四馆联动,老狐在世博从 H1 逛到 H4,微信步数直接干到几万步。         室外体感温度逼近 40 度,有人说“上海弥补了人不能进空气炸锅的遗憾”。围绕损伤急性期消肿止痛、恢复期功能重建、慢性期身心调适三大阶段,系统讲授体态矫正、科学功能训练、疼痛缓解技巧、负面情绪疏导等实操内容。但最热的还得是 WAIC,一张 168 元的单日票被黄牛炒到 1300 元,三日通票喊出 3000 元。        通过建立躯体康复+心理干预同步施治的全新护理模式,在修复躯体损伤的同时舒缓训练焦虑、康复压力,实现生理恢复与心理调适双向同步、双效提升,进一步完善训练伤全链条、全周期护理防控体系。就这么热、这么大、这么挤,还是挡不住大家往里涌。

    C |     03    以训促强提质,    筑牢强军卫勤保障底线    疼痛护理学组组长吴琼表示,本次专项培训立足舒适化医疗建设需求,聚焦官兵训练伤核心痛点,融合中西医优势、贯通身心康复理念,进一步规范了训练伤疼痛综合诊疗护理流程。        疼痛护理学组将在护理部统筹安排下常态化开展分层分类专项培训,持续固化操作规范、康复流程、宣教体系与随访机制,持续优化预防—干预—康复—随访闭环护理服务。         说实话,这届 WAIC 看点太多了。

    D |          华为把 1024 卡的昇腾 950 超节点真机搬到了现场,宇树的载人变形机甲 GD01 秀翻全场,H1 馆的 AI 手机展台和 H3 的机器人馆被挤得水泄不通。

    E | 以更精细的专科能力、更专业的护理品质、更暖心的医疗服务,守护官兵身心健康,持续为部队实战化练兵备战提供坚实可靠的卫勤支撑。    总 编 辑:檀子娜    责任编辑:杨 茜    美 编:宋晓亮    供 稿:护理部    来 源:北部战区总医院融媒体中心    微信视频号    REVIEW    近|期|发|布    【喜报】医院在2025年度军队医院综合绩效考核中荣获最高等次“A+”,全军第四!    中国共产党北部战区总医院第二次代表大会胜利召开    40年顽疾终揭秘!诊治成果在国际期刊发表!返回,查看更多。         但我却想从 H2 馆拎出摩尔线程跟大家聊聊。即便它不是“镇馆之宝”,也没有机器人的热闹。

    F |          但当大家都在关注“AI能干什么”时,老狐想的却是:AI 的算力从哪来,怎么来,怎么才能更便宜地来?          摩尔线程恰好是一个值得观察的样本。         就像一个淘金热现场,所有人都在炫自己淘到了多大的金子,而有人还在给他们埋头造铲子。

    G |          WAIC上“最不炫技”的展台          老狐在之前的文章里提到过,H2 馆的摩尔线程重点以概念展示为主。所以他们的展台,画风看起来不太像一家芯片公司。         摩尔线程把展台分成三个区域:模型训练工厂、词元生产工厂、智能体生产工厂,并展示了十万卡的算力集群 MTT C256。         这三大工厂,听起来像概念的东西,其实就是摩尔线程在 WAIC 上摆出来的整套解决方案。可以把它们理解为摩尔线程“ AI工厂”的具体形态:三条串在一起的智能生产线。         去年 WAIC 上,摩尔线程就提过“AI工厂”这个概念,但当时更像一个宏大的概念。         一年过去,这次他们带来了实打实的成果——从零训练的 MoE-236B 基础模型、5D 世界模型全栈原生训练跑通、DeepSeek 等主流大模型“发布即适配”。概念落到了地上。         但“AI工厂”这个词,不是摩尔线程发明的。

    H |          黄仁勋最早在 2022 年就提出了“AI工厂”概念,他说“AI工厂的建设是人类历史上最大规模的基础设施扩张”。华为也在讲“AI工厂”,去年昇腾的展台标语就是“AI工厂,算力底座”。         但不同阶段、不同位置的公司,讲出来的内涵却不一样。         英伟达的“AI工厂”:核心是算力基础设施本身,围绕能源、芯片、基础设施、模型、应用,构建从芯片到系统到生态的完整闭环。黄仁勋说“AI工厂”是基础设施,本质上还是在卖他的 GPU 和集群方案。         摩尔线程作为追赶者,它的“AI工厂”说的是“如何在现有基础上把算力转化为智能的生产效率”——从芯片设计、集群搭建、软件优化到模型训练,一整套方法论。         摩尔线程提出“AI工厂”不是跟风,而是基于一个深层变化:AI 产业正在从“造模型”进入“造智能”的时代。或者说,从对话框走向真实应用,从实验室走向社会化大生产。         这不是摩尔线程一家的事,是整个产业正在发生的变化。         摩尔线程的三大工厂,就是这个趋势下的具体落地:          模型训练工厂好比“炼钢厂”,产出智能的“粗坯”(大模型本身)。这个环节门槛很高,动辄数万块 GPU,非常烧钱。

    I | 华为昇腾的典型代表,去年昇腾 384 超节点已累计商用 750 多套。沐曦、燧原也在做同样的事情。

    J |          词元生产工厂好比“零件厂”,把“粗坯”加工成可计量的Token。这个环节拼的是成本和效率,谁能把每百万 Token 的成本打下来,谁就能掌握定价权。         三大运营商、阿里百度等云厂商都在疯狂建这类工厂。趋境科技已经能做到日均万亿级词元供应。         智能体生产工厂好比“组装厂”,把 Token 装进会干活的 AI 里。这是离用户最近的一环,也是创业公司最有机会的战场。

    K |          阶跃星辰做了智能体手机,百度做了“百度搭子”,形态各异,但本质都是把模型能力封装成可执行具体任务的智能体。

    L |          三座工厂串起来,就是一座“AI工厂”里一条完整的“智能生产线”。这不是 PPT,运营商已经在从卖流量转向卖 Token,华为 Atlas 950 的卖点也换成了“Token 产出效能”,整个行业都在往这个方向走。

    M |          而摩尔线程在全链条上都有布局,这在国产 GPU 厂商里是独一份。         三大工厂,到底做出了什么?          概念讲清楚了,来看看摩尔线程在 WAIC 上拿出来的真东西。         先说一个背景:这届 WAIC 上,算力展区最大的变化不是谁发布了新芯片,而是超节点几乎成了标配。华为、沐曦、燧原、中兴、阿里、摩尔线程,每家都在展示自己的超节点方案。         这意味着,行业已经形成共识:单颗芯片性能再强也没用,集群能力才是真正的护城河。         摩尔线程在展台上的核心展示,是围绕三大工厂的主线来组织的。

    N |          模型训练工厂:国芯训国模,不再是口号          这是摩尔线程最硬的一张牌。         他们展示了从零起步完整训练 MoE-236B 基础模型。236B 参数,大概什么量级?GPT-3 是 175B。也就是说,摩尔线程用自己的 GPU 完整训练了一个比 GPT-3 还大的模型,不是跑推理,是从头训练。在国产 GPU 里,能做到这个的并不多。

    o |          更牛的是,北大 EvoPhys 团队用摩尔线程的 GPU,完成了全球首个5D世界模型的全栈原生训练,连续37天登顶WorldScore“世界生成”维度。所谓“世界模型”,就是让AI理解物理世界运行规律的模型,是自动驾驶、具身智能的核心底座。         用国产芯片训练出全球第一的世界模型。这句话放几年前,没人敢说。         支撑这一切的,摩尔线程的是夸娥万卡集群——10240 张 GPU、10EFLOPS 算力,Dense 模型利用率 60%,有效训练时长超 90%。         这些数字看起来平常,但懂行的人知道,万卡集群最难的不是把卡连起来,而是让它们持续稳定地跑下去不出错。         词元生产工厂:把 Token 的价格打下来          展台现场,摩尔线程展示了基于 MTT S5000 的高性能推理方案。         MTT S5000 的 FP8 算力是1000 TFLOPS,单卡推理吞吐能做到Decode 1000 tokens/s、Prefill 4000 tokens/s。         对 DeepSeek、GLM、Kimi、Qwen 等主流大模型实现了“发布即适配”。

    p | 可以说,模型一发布,当天就能跑。         更重要的是他们推出的“PD分离异构推理”方案。什么意思?大模型推理有两个阶段:Prefill(计算密集)和Decode(带宽密集)。

    q | 摩尔线程的方案是把Prefill放在自己的GPU上,把Decode放在国际主流GPU上,混合部署,性价比大幅提升。         趋境科技在摩尔线程分论坛上透露:他们用摩尔线程的全功能 GPU 与国际主流 GPU 深度融合,已具备日均万亿级高品质词元的供应能力。         1 万亿 Token 是什么概念?粗略算一下,如果每个用户每天消耗 5000 个 Token,那就是 2000 万用户一天的用量。         智能体生产工厂:从数字到物理          这一块可能是普通用户最能感知到的。         摩尔线程展出了自研数字智能体“小麦”,掌握 60 多项技能,支持 38 款 APP 的跨应用控制。

    r |          还有全栈具身智能仿真平台 MT Lambda,给机器人开发者提供从仿真训练到真机部署的全链条工具。现场也开放了家庭 AI 中枢 AICUBE 和 AI 算力本 AIBOOK 的体验。

    s |          写在最后          华为秀超节点、沐曦秀超节点、燧原秀超节点,摩尔线程秀三大工厂,清微智能秀可重构架构。每家都在展示自己的系统能力,而不是单颗芯片。         DeepSeek V4 发布当天同时适配华为昇腾、摩尔线程、沐曦、昆仑芯等八大国产算力平台,智谱 GLM-5.2 开 源首日就完成与八大平台的全适配。         这不是某一家公司的胜利,是整个国产算力产业链第一次集体亮相、协同作战。         所以老狐觉得,今年 WAIC 最大的信号,不是哪家 AI 公司发布了什么产品,而是国产算力从“有没有”进入了“能不能规模化落地”的新阶段。摩尔线程只是这个变化的一个切片。         撰稿:ZXS。

    Current article:http://hcm.gamajionghuanmuniuzhuanguchu.cyou/news/20260826_470.html

    Published on:21:37:18


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