【方案精选】沐曦股份曦云C500，壁仞科技壁砺166M，清微智能TX81等

本期我们精选了5款 GLM-5.3国产算力芯片选型 应用的相关产品或解决方案。如果您的企业也有相关内容待推广，欢迎入驻半导纵横“产品汇”（点击阅读原文），与更多行业伙伴共享技术成果，共拓市场机会。

8月28日，智谱新一代旗舰模型GLM-5.3正式开源，编程与网络安全能力直逼闭源前沿；两天前，GLM-5系列首个原生多模态模型GLM-5.3-Flash（320B总参数、18B激活）以匿名代号“牛来”在海外双平台创下调用量纪录，而这波流量全部跑在国产芯片上。

旗舰开源的第一天，往往是国产算力家底的一次公开盘点。这一次交出答卷的五款芯片，恰好走出了五条不同的技术路线——兼容CUDA生态的GPGPU、自研专用指令集的AI处理器、原生FP8的全功能GPU、Chiplet双芯粒通用GPU，以及完全绕开GPU范式的可重构计算。

沐曦股份 曦云C500

曦云C500走的是GPGPU路线——自研指令集与架构，软件栈MXMACA全面对齐主流GPU生态，CUDA代码可低成本迁移。自2025年12月以来，沐曦已完成35个主流顶尖模型的Day0适配，覆盖智谱、阿里千问、MiniMax、DeepSeek、阶跃星辰、腾讯混元等头部厂商，适配速度与数量均居行业前列。开发者可通过沐曦Day0镜像中心直接拉取vLLM推理镜像，SDK要求3.8.0.x及以上。

核心规格：

• 定位：旗舰级PCIe板卡形态通用GPU，自主知识产权核心GPU IP（XCORE架构，标量／矢量／张量三类计算单元）

• 显存：单卡64GB高带宽显存（HBM2e），全链路ECC保护

• 互联：MetaXLink互连技术，支持2卡或4卡高速卡间互连

• 虚拟化：支持最小1%颗粒度软切分虚拟化

• 形态与功耗：全高全长双槽PCIe板卡，最大功耗350W

• 软件栈：MXMACA，兼容支持40余种AI框架、1000多款模型，全量支持PyTorch 2.8的2410个GPU算子

• 应用场景：模型训练与推理、数据处理、通用计算、大模型及生成式AI

典型应用： 智算中心大模型训推、金融与政务私有化部署、GLM旗舰版编程与Agent任务、通用GPU算力租赁、AI训推一体机

寒武纪 思元590

思元590是基于自研MLU（Machine Learning Unit）指令集，不含图形渲染电路，算力全部投向智能计算。寒武纪披露了两段针对性优化：针对稀疏注意力的IndexPool索引器，完成Token粒度到Pool粒度的地址换算，保证读写地址一致、池不跨块，并在Decode阶段对全历史Gather分块控制峰值，确保1M长上下文稳定运行；针对线性注意力，Decode路径采用批量张量化提升并发度，Prefill路径利用递推结构分块并行，并自研MLU Triton内核完成核心计算——官方给出的结论是线性注意力性能获得量级提升。这套优化依托NeuWare栈快速完成，MLA、MoE等基础设施开箱即用，适配周期被显著压缩。

核心规格：

• 架构：MLUarch05架构，多核异构设计（标量／矢量／张量处理核心），芯粒封装

• 显存：96GB HBM2e高带宽显存

• 互联：自研MLU-Link多芯互联

• 软件栈：NeuWare，原生支持PyTorch、vLLM等主流AI框架，MLA、MHC、MoE、MTP等适配基础设施开箱即用

• 生态：开源vLLM-MLU推理引擎源代码，Triton算子开发链路

• 适配验证：GLM-5.3-Flash Day0；2026年上半年营收59.96亿元，同比增长108.13%

典型应用： 互联网大厂大模型推理集群、长上下文文档与代码分析、对话式AI与多模态应用、云端训练与推理一体化、智算中心本土化部署

摩尔线程 MTT S5000

MTT S5000的关键词是“全功能”和“原生FP8”。所谓全功能，是指它保留完整图形渲染能力的同时专攻AI训推；原生FP8意味着大模型无需精度转换即可直接跑在硬件最经济的精度上——针对GLM-5.3-Flash线性注意力的KDA机制，摩尔线程基于MATE算子优化引擎完成了状态矩阵更新、分块并行扫描等新算子的定制实现，并与SGLang-MUSA缓存管理体系深度协同，KDA把随推理长度线性增长的KV Cache转化为固定规模状态矩阵增量更新，与S5000的高算力密度形成协同。官方镜像（sglang:v0.5.17-s5000）已公开下载。

核心规格：

• 定位：AI训推一体全功能GPU智算卡，基于第四代MUSA架构“平湖”，核心芯片PH100

• 算力：单卡AI稠密算力最高1000 TFLOPS（FP8）

• 精度：完整支持FP8至FP64全精度计算，硬件级FP8 Tensor Core，FP8中间累加尾数24bit

• 显存：80GB显存，显存带宽1.6TB/s

• 互联：第二代MTLink，8卡全互联，卡间带宽784GB/s

• 形态：风冷／液冷双形态；原生适配PyTorch、Megatron-LM、vLLM、SGLang

• 认证：PH100首批通过《安全可靠测评》（2026年第2号），安全可靠等级I级——该测评体系首次纳入AI训推芯片

典型应用： 大模型训练与微调、高并发低时延在线推理、超长上下文Prefill算力池、万卡级智算集群、图形与AI混合负载

壁仞科技 壁砺166M

GLM-5.3-Flash发布后，壁仞基于SGLang与BIRENSUPA软件栈在壁砺166M上快速完成推理链路验证。壁仞自研全栈多智能体平台SUPACODE可自动解析并适配GLM-5.3-Flash的视觉编码器、语言模型解码层、线性注意力与稀疏注意力混合架构及MoE等关键模块，在此基础上快速打通权重加载、服务启动、文本问答与图像理解全链路。换句话说，GLM-5.3-Flash的多模态适配有相当一部分工作量由AI Agent自动完成，这与智谱侧用GLM-5.3驱动infra agent优化算力的思路互为印证。双die封装让壁仞在制程受限条件下实现算力翻倍，且OAM风冷形态与存量数据中心基础设施高度兼容。

核心规格：

• 架构：统一GPGPU总架构（经典SIMT），SPC流处理器集成专用张量单元T-Core；BR166为双die Chiplet封装（两颗计算die与四颗DRAM统一封装）

• 显存：64GB大显存，显存带宽1.6TB/s

• 互联：双向互连带宽576GB/s，OAM形态64通道编解码

• 形态与功耗：4U OAM V1.1风冷模组，峰值功耗550W，兼容标准OAM V1.X服务器

• 量产时间：2025年8月量产

• 软件栈：BIRENSUPA，深度兼容主流AI框架

• 系统级：搭载于光跃（LightSphere）光互连超节点128卡商用版，已实现数千卡部署

典型应用： 运营商与智算中心训推集群、多模态AIGC推理、光互连超节点算力池、图像识别与语音识别、推荐系统

清微智能 TX81

清微智能的TX81基于可重构计算（CGRA/RPU）架构，计算单元根据数据流按需重组，用成熟制程实现接近先进制程的等效算力。GPU靠堆晶体管和先进制程提升算力，可重构计算则让硬件结构随算法变化——既保留接近专用芯片的计算效率，又能适应不同模型。清微自研RAISA已完成DeepSeek、智谱GLM、千问全系列在内的200余个大模型高性能适配。TX81对长上下文的支撑方式：单机2T显存使其在128K长上下文场景中并发数可达同类产品4倍以上，并原生支持DeepSeek UE8M0等下一代FP8精度标准。

核心规格：

• 架构：可重构计算（Reconfigurable Processing Unit），可重构数据流引擎，计算单元随数据流动态重组

• 产品形态：TX8系列云端训推一体芯片，TX81为量产主力；单机最高支持2T显存（可扩展至4T）

• 精度：原生支持MXFP8（E4M3、E5M2、UE8M0 scale）与MXFP4，提供原生FP8 GEMM内核及细粒度缩放

• 软件栈：自研RAISA软件栈（四层架构，支持Triton与自研算子库，已支持超千个主流算子）；与FlagOS全栈兼容

• 超节点：REX81 Supernode集成4096颗TX81，2D-Torus拓扑芯片直连，算力突破500 PFLOPS

• 落地：已在全国近20个智算中心及千卡集群应用，累计算力部署及在建规模超5000P

典型应用： 国家级智算中心与东数西算节点、千卡级超节点集群、长上下文高并发推理、DeepSeek/GLM大模型本土化部署、星载与极端环境算力