一流科技与摩尔线程深度合作，共同加速人工智能创新和应用

近日，一流科技与摩尔线程宣布将携手展开深度技术合作，基于摩尔线程国产全功能GPU的计算能力及一流科技OneFlow深度学习框架的高效特性，为AI应用提供更高效的计算性能。摩尔线程GPU将为OneFlow提供高性能算力支持，助力提升AI用户体验，共同打造更好的AI 行业解决方案。在此基础上，双方还将共建共享生态，助力中国人工智能行业发展。

深度学习是近年兴起的人工智能研究方向，企业进行深度学习模型的训练和部署时离不开深度学习框架及硬件基础设施。深度学习框架素有人工智能操作系统之称，对深度学习模型的设计和应用具有决定性影响，而高性能的计算芯片则为深度学习框架提供强有力的算力支撑。

近年来，得益于深度学习框架和高性能计算芯片的发展，深度学习展现出极大的革命性，推动人工智能在一些领域率先落地并取得广泛应用，例如语音识别、机器视觉、自然语言处理等。

随着社会数字化进程的推进，数据规模呈现爆炸式增长，深度学习神经网络模型的规模也越来越大，超大模型的训练、推理对算力提出了更高的需求。几年前，一流科技团队预见到深度学习模型变大的发展趋势，基于这个趋势倒推系统架构的需求，在行业内最早提出了静态调度和流式执行的核心理念。

基于此，研发出具有完全自主知识产权的新一代深度学习框架OneFlow，独创了自动数据模型混合并行、静态调度、去中心化和全链路异步流式执行四大核心技术，完美解决了大数据、大模型、大计算所带来的异构集群分布式扩展挑战，打破“内存墙”的限制，技术水平世界领先。相对于其它深度学习框架，OneFlow最大的特色是横向扩展性强，硬件利用率和系统加速比高，更重要的是，只用一套机制就可以支持数据并行、模型并行和流水并行等并行模式。

在硬件层面，深度学习神经网络模型的训练，需要采用大规模分布式并行计算模式进行海量的浮点计算，而矩阵计算又是主要计算形式。同时，训练过程还伴随大量的数据存取及通信。GPU是为图形渲染任务而专门设计的处理器，采用数据并行处理架构，天然适用于数据并行处理的应用场景，可以进行超高效率的数据并行计算，因此成为推动人工智能和深度学习飞速发展的算力引擎。

摩尔线程研发的国产全功能GPU及软件栈，可以应用于图形渲染、视频编解码、AI训练推理及高性能计算等多种场景，输出强大的计算能力。基于自主研发的先进计算架构MUSA构建软硬件产品，为生态合作伙伴提供强大的算力支撑。摩尔线程致力于构建中国图形视觉计算及人工智能计算平台，助力建设中国高性能计算生态系统。

一流科技与摩尔线程在行业趋势判断上理念契合、在产品特色上优势互补，双方合作将发挥“1+1大于2”的效果，打造基于国产GPU+国产深度学习框架的全国产人工智能软硬件一体化解决方案，实现自主、创新、高性能、易用的深度学习软硬件产品，提升应用体验，并联合推动广泛的生态合作，加快人工智能与各行业各领域的融合与应用。

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