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GPU 智算加速卡示意配图(AI 生成·非官方产品图)
示意配图(AI 生成·非官方产品图)· 萬安百科

摩尔线程 MTT S4000

第三代 MUSA · 48GB/768GB/s · MTLink · 训推一体 · 国产算力卡词条

概述OVERVIEW

MTT S4000 是摩尔线程的大模型智算加速卡(官网产品页在列,2026-11 核验):第三代 MUSA 架构 + Tensor 核心,显存 48GB · 带宽 768GB/s,卡间 MTLink 240GB/s(2/4/8 卡 Bridge), PCIe 5.0 x16,TDP 450W,双槽全高全长(266×112×39mm)。定位训推一体——覆盖大语言模型 训练/微调/推理,兼带图形渲染与多媒体能力(AV1/H.265 编解码、4× DP 1.4a 8K 输出,官方口径)。

沿革HISTORY

  • 2022:摩尔线程首代桌面与专业卡发布(MUSA 架构起步,官方时间线口径)。
  • 2023-12:S4000 发布——智算中心产品线主力档(媒体广泛报道的发布时点)。
  • 现役:官网产品线 S2000/S3000/S4000/S5000 并列在目(2026-11 核验);夸娥(KUAE)集群方案成体系——千卡线性加速比 91%+(官方口径)。

族系对照GENERATIONS

维度MTT S3000(前代·目录在列)MTT S4000(本词条)MTT S5000(新代·目录在列)
架构MUSA 代际演进第三代 MUSA + Tensor新代(官网在列)
显存官方页为准48GB · 768GB/s(官方)官方页为准
互联—MTLink 240GB/s(官方)—
定位智算/专业档训推一体主力档新代旗舰档

口径:S4000 列=官网产品页(2026-11 核验);S3000/S5000 官方页在列但本表不代填数字——前后代规格以官网各自产品页为准。

技术规格SPECS

项目规格(官网产品页口径)
架构第三代 MUSA · Tensor 核心
显存48GB · 带宽 768GB/s
精度支持FP32 / TF32 Tensor / FP16 Tensor / INT8 Tensor(官方页未公布各档 TFLOPS 数字)
卡间互联MTLink · I/O 带宽 240GB/s · 2/4/8 卡 Bridge 互连
总线PCIe 5.0 x16
功耗TDP 450W · 双槽全高全长 266×112×39mm
多媒体编解码 H.265/H.264/AV1 · 96× 1080p30 解码 · 4× DP 1.4a(8K HDR)
安全与虚拟化MUSA 安全引擎 2.0(TEE)· 硬件虚拟化/GPU 弹性切分/SR-IOV
集群夸娥 KUAE:64–1024 卡 · 千卡训练线性加速比 91%+(官方口径)

模型适配MODEL FIT

场景48GB/768GB/s 的适配口径(推算:权重×精度+开销)
7B–14B 级FP16 全量可容;量化档多路并发(推算口径)
30B–70B 级INT8/4-bit 量化可容(推算口径);MTLink 多卡协同扩上下文与并行度
图形+AI 混载渲染/多媒体与智算同卡——机房空间紧张场景的复用档(官方能力口径)
更大模型档——去模型广场按需调用
萬安云 · 模型广场 →

局限与边界LIMITS

  • 算力数字不公开:官方页未公布各精度 TFLOPS——选型必须实测或取厂商规格书,媒体数口径混乱不可引(对照 验货流程)。
  • 生态边界:MUSA 栈与 CUDA 生态兼容层在持续演进——模型栈版本匹配与算子覆盖是部署第一问(生态对照见 CUDA)。
  • 功耗档:450W 双槽——机柜供电与散热按数据中心卡口径规划,非桌面卡形态。

常见问题FAQ

S4000 的算力是多少 TFLOPS?
官方产品页只标注「支持 FP32/TF32 Tensor/FP16 Tensor/INT8 Tensor」各精度、未公布具体 TFLOPS/TOPS 数字(官网 2026-11 核验)——本词条不引媒体算力数,以厂商规格书与实测为准。
S4000 能组多大集群?
官方口径:MTLink 卡间互联 240GB/s、支持 2/4/8 卡 Bridge 互连;夸娥(KUAE)集群支持 64 卡至 1024 卡扩展、千卡训练线性加速比 91% 以上(官网口径)。
S4000 和游戏显卡什么关系?
同 MUSA 架构族:S4000 是数据中心智算卡(450W·被动散热·双槽),支持图形渲染与多媒体编解码是它的加分项(AV1 编解码/8K 显示输出,官方口径)——不是消费级卡。

参考资料REFERENCES

  • 摩尔线程:MTT S4000 产品页(规格 2026-11 核验) · 原文
  • 摩尔线程:夸娥 KUAE 智算集群 · 原文
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