摩尔线程与五一视界完成系统适配

AIPress.com.cn报道

2月24日消息，摩尔线程与五一视界完成新一代智能驾驶仿真平台SimOne 4.0与旗舰GPU MTT S5000的系统性适配与优化。双方围绕大模型感知挖掘、4DGS模型训练、仿真推理及合成数据生成等环节进行了底层打通，实现从数据挖掘到闭环仿真的完整链路部署。

MTT S5000基于第四代MUSA架构“平湖”打造，主要面向大模型训练、推理及高性能计算场景。公开资料显示，该卡单卡AI算力（稠密）最高可达1000TFLOPS，配备80GB显存，显存带宽1.6TB/s，卡间互联带宽784GB/s，支持FP8至FP64全精度计算。在自动驾驶仿真场景中，FP8用于提升训练与推理效率，FP64用于高精度计算需求，同时支持光线追踪能力以满足高保真渲染需求。

在感知挖掘环节，SimOne 4.0通过多模态大模型对海量非结构化Log数据进行语义理解和筛选。双方对Qwen3-VL进行了适配优化。测试数据显示，在8B和30B MoE模型规模下，预填充阶段首字响应时间（TTFT）相较部分国际主流产品具备一定优势，在10并发场景下仍能保持稳定吞吐能力。通过大模型筛选出的关键场景可进一步结合4DGS技术完成高保真场景重建，使真实路采数据转化为可编辑、可复用的动态资产。

在4DGS训练与推理环节，五一视界基于其入选AAAI 2026的LidarPainter技术，对真实场景进行高质量重建。现阶段测试结果显示，在训练端，MTT S5000完成单个真实Clip场景重建约需2.5小时，整体性能接近国际主流同类产品。在仿真推理端，通过多卡并发方式，可支持11路摄像头加1路激光雷达的复杂配置，实现实时闭环仿真与合成数据生成。在单Clip包含约1600万个高斯点的模型规模下，系统运行保持稳定，渲染结果在纹理细节与动态物体表现方面与主流显卡效果接近。

随着自动驾驶算法向更复杂场景演进，算力平台与仿真系统的深度适配将成为影响研发效率的重要因素。国产GPU在相关高负载场景中的表现，后续仍有待更大规模部署和长期运行数据进一步验证。