Новости: Moore Threads

Кластер Moore Threads MTT S5000 в Уси использует 2112 GPU для 55 клиентов с загрузкой 92,9%. Тесты инференса DeepSeek V4 Flash достигают 92% от производительности H800.

Moore Threads заявляет: MTT S5000 обеспечивает обучение воплощенного ИИ, сравнимое с ведущими GPU (r=0,976). Интеграция RLinf CI и 92% успеха в реальных робототехнических задачах.

JD Cloud и Moore Threads создают суперкластер GPU из 100 000 единиц на китайском оборудовании для ИИ-задач. Узнайте о масштабах проекта и его значении для отечественных технологий.

Moore Threads и сообщество SGLang провели первую офлайн-встречу после слияния бэкенда MUSA с основной веткой SGLang, что ознаменовало нативную поддержку ГПУ для экосистемы ИИ с открытым исходным кодом в Китае. — pandaily.com

Команда Пекинского университета представила EvoPhys-World — первую в мире полностью управляемую 5D-модель мира, основанную на отечественной инфраструктуре Moore Threads. Модель переводит ИИ от наблюдения к манипуляции миром. — pandaily.com

Ведущий китайский разработчик GPU, Moore Threads Technology Co., Ltd., представил AICUBE — унифицированный домашний ИИ-хаб, который станет единой точкой входа для всех ИИ-приложений в доме. — pandaily.com

Moore Threads заключила сделку на $91 млн на поставку кластера, что сигнализирует о прорыве в крупномасштабном развертывании и коммерциализации GPU. — pandaily.com

Похоже, Moore Threads удалось сделать то, что не удалось Nvidia… по крайней мере, на первый взгляд. Новый ноутбук MTT AI Book компании оснащен собственной SoC на базе Arm с 12 ядрами ЦП, неизвестным графическим процессором на базе собственной архитектуры “MUSA” и NPU с производительностью 50 TOPS. Устройство даже может запускать Windows, но не нативно. — tomshardware.com

Moore Threads, войдя на рынок дискретных GPU, представила высокопроизводительный SoC ‘Yangtze’ для ноутбуков с 12-ядерным CPU, GPU на архитектуре MUSA и NPU 50 TOPS. Чип ориентирован на сегмент AI PC и сопоставим с актуальными решениями. — wccftech.com

Moore Threads открыла исходный код TileLang-MUSA, позволяя разработчикам ИИ сократить объем кода GPU на 90%, достигая производительности, близкой к ручной оптимизации, на отечественном оборудовании. — pandaily.com