摩尔线程发布“长江”智能SoC:8核架构,支持8K 30FPS解码
今天(12月20日),摩尔线程举行了首届MUSA开发者大会,正式发布了新一代GPU架构“花港”,并同步推出了基于该架构的“长江”智能SoC芯片。

摩尔线程创始人、董事长兼CEO张建中在现场介绍,这款芯片采用了8核设计,所有核心均为大核,最高主频可达2.65GHz。它内置了全功能GPU,能够支持高性能的3D渲染以及大语言模型(LLM)的端侧推理。芯片还搭载了可编程的双核NPU(神经网络引擎),能够对语音和图像进行多模态加速处理。

“长江”芯片的应用场景十分广泛,涵盖图像分类、语义分割、目标识别、文本识别、AIGC、大语言模型、语音合成与识别等多个领域。其内置的VPU(视觉处理单元)支持H.265/H.264/AV1等格式的编解码,能够兼容8K 30FPS和4K 60FPS的视频处理需求。

此外,这款芯片还支持高清多屏异显,可同时驱动两块8K 60Hz屏幕或八块4K 60Hz屏幕。它集成了高性能的双核DSP(数字信号处理器),能够支持Hi-Fi音效和AI降噪。配备的ISP(图像信号处理器)最高可兼容3200万像素摄像头,并支持HDR功能。
值得一提的是,“长江”芯片支持32GB/64GB的LPDDR5X内存,带宽超过100GB/s,其异构AI算力可达50 TOPS。目前,MTT AIBOOK笔记本电脑和MTT AI Cube迷你主机已官方宣布将搭载此芯片。

相关攻略
摩尔线程正式宣布,其2026产品发布会定于5月18日19:00举行。本次发布会的最大看点可能并非传统显卡,而是预热视频中暗示的面向家庭场景的AI硬件产品。据悉,新品可能采用NAS或迷你主机的形态,旨在成为家庭本地的AI计算与数据中枢。这一动向表明,摩尔线程正依托其GPU与AI计算技术,探索消费级智能
近日,摩尔线程与光轮智能正式达成深度战略合作。根据双方公布的合作框架,未来将深度融合摩尔线程的全功能GPU产品矩阵及其夸娥(KUAE)智算集群解决方案,与光轮智能自主研发的“求解—测量—生成”一体化仿真平台,共同打造一套高置信度、可规模化的仿真数据合成系统。该合作的核心目标,在于通过国产自主算力与前
5月11日晚间,摩尔线程与光轮智能共同宣布达成战略合作,这一举措标志着国产算力与前沿人工智能技术的深度融合迈出了关键一步。双方将携手打造一套高置信度的仿真数据合成解决方案,旨在突破AI训练中的数据瓶颈。 此次合作的核心,是基于摩尔线程的全功能GPU与夸娥(KUAE)智算集群,深度融合光轮智能自主研发
近日,国产全功能GPU领域的领军企业摩尔线程,与全球领先的物理AI数据与仿真基础设施企业光轮智能,正式宣布达成战略合作。双方将依托摩尔线程的全功能GPU与夸娥(KUAE)智算集群,结合光轮智能“求解—测量—生成”三位一体的全栈自研仿真平台,共同打造高置信度的仿真数据合成方案。这标志着国产算力与仿真算
2026年五月,苏州迎来了一场聚焦未来计算产业的重量级盛会——移动云大会。本届大会的核心议题紧密围绕算网融合、人工智能、通证经济应用与产业实践展开,汇聚了政府、产业界、学术界、研究机构及最终用户的广泛关注。作为国产GPU领域的领军企业,摩尔线程以中国移动核心生态合作伙伴的身份,携其覆盖云、边、端的全
热门专题
热门推荐
分析数字货币基本面需从项目愿景、技术架构、经济模型及团队背景等多维度入手。核心在于评估其解决实际问题的能力、技术实现的可靠性以及代币经济的可持续性。这要求投资者深入研究白皮书、代码进展、社区生态和治理机制,而非仅关注价格波动。基本面分析是理解项目长期价值、识别潜在风险的关键方法。
虚拟币基本面分析需关注项目技术架构、代币经济模型、团队背景与社区生态。技术层面评估共识机制、可扩展性与安全性;经济模型分析代币分配、通胀机制与实际效用;团队与社区则考察开发能力、治理透明度及用户活跃度。综合这些维度,可更客观判断项目的长期价值与风险。
Tokens:数字世界的“多功能凭证” 简单来说,Tokens是一种基于现有区块链技术发行的数字凭证。你可以把它想象成数字世界里的“积分”或者“股票”,它代表着某种权利、价值或功能。 2025年虚拟货币主流交易所: 币安: 欧易: 火币: Tokens到底是什么? 从技术层面看,Tokens并非独立
加密货币基本面分析着眼于评估数字资产的长期价值,而非短期价格波动。它主要考察项目愿景、技术架构、代币经济模型、团队背景及社区生态等核心要素。通过分析这些内在因素,投资者可以更理性地判断一个项目是否具备可持续的竞争力与发展潜力,从而做出更明智的投资决策。
周一清晨,一家拥有110名员工的农业科技公司,全体员工突然发现自己的Claude账户无法登录。这并非个别现象,而是全员遭遇。从Slack运维频道出现第一张截图开始,短短十分钟内,整个公司都在询问同一个问题:我的Claude出什么问题了? 答案很快揭晓——问题不在用户,而是Anthropic对所有账号





