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大模型训练实测之摩尔线程MTT S5000训练DeepSeek-V3推理性能与PrefillDeco
资料介绍
大模型训练实测之摩尔线程MTT S5000训练DeepSeek-V3推理性能与PrefillDecode延迟分析
测试背景
摩尔线程MTT S5000基于第四代MUSA架构"平湖"，原生适配PyTorch、Megatron-LM、vLLM等主流框架。2025年底，摩尔线程联合硅基流动基于MTT S5000完成了对DeepSeek-V3 671B满血版的深度适配与性能测试。这是国产GPU首次在单卡千TFLOPS级别上跑通万亿参数MoE模型的完整推理流程。
测试配置为基于MTT S5000的夸娥万卡集群下的推理子集，单卡FP8算力1000 TFLOPS，80GB显存，1.6TB/s显存带宽。软件栈基于PyTorch + vLLM适配版本，启用FP8量化。
小结
摩尔线程MTT S5000在DeepSeek-V3推理场景中展现了强劲性能——Prefill吞吐为H20的2.5倍，Decode吞吐为H20的2.1倍。FP8原生支持和千卡级线性扩展效率95%的验证数据表明，S5000已具备对标H100的工程能力。
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