除了首款国潮游戏显卡MTT S80之外，摩尔线程今天还发布了面向服务器的多功能GPUx显卡MTT S3000，也是基于春晓GPU芯片，升级32GB GDDR6显存，也是PCIe 5.0接口，兼容NVIDIA的CUDA，性能比3月份的苏提GPU提升4倍。
据摩尔线程介绍，MTT S3000同样基于MUSA架构打造，能够支持DirectX、OpenGL、OpenGL ES、Vulkan、OpenCL等主流图形和计算接口，兼容CUDA，可为AI推理和训练、云游戏、云渲染、视频云、数字孪生、数字内容创作等场景提供通用智能算力支持。
规格方面，MTT S3000搭载了摩尔线程全新的第二颗多功能GPU芯片“春晓”，包含了4096个MUSA流处理核心及128个专用张量计算核心，晶体管规模达到220亿，运行频率为1.9GHz，显存位宽256bit；搭配32GB GDDR6显存；支持FP32、FP16、INT8等多种计算精度，其中FP32算力可达15.2TFLOPS。
PCIe 5.0所提供的高带宽不仅能提升GPU与CPU的通讯效率，更能在“多卡”部署时提供更大的核间通讯带宽，提升GPU集群的整体运算效率和性能。
MTT S3000内置MUSA智能多媒体引擎2.0和硬件虚拟化功能，能够从多个维度增强显卡的应用范围和用户的应用体验。
同时，MTT S3000还提供了两组DP 1.4a显示输出接口，由此增加的显示输出能力将进一步拓展MTT S3000的业务适应性。
针对AI应用，摩尔线程不仅推出了MTT S3000加速卡，还支持配套的软硬件解决方案。
通过MUSA计算平台的加持，在深度学习训练方面，MTT S3000兼具易用性、扩展性和兼容性等多维优势。
在深度学习推理方面，MTT S3000则支持视觉、语音、自然语音理解及多模态等多个领域主流AI模型。
同时，借助摩尔线程开发的CUDA ON MUSA兼容方案，用户可以将CUDA上开发的代码无缝迁移到MTT S3000。
摩尔线程还对MUSA软件栈进行了深度性能优化，推出自研AI推理引擎TensorX。
生态协作对于AI应用的推进至关重要。目前，MTT S3000兼容PyTorch、TensorFlow、百度飞桨（PaddlePaddle）、计图（Jittor）等多种主流深度学习框架，并实现了对Transformer、CNN、RNN等数十类AI模型的加速。
摩尔线程还宣布了与百度飞桨（PaddlePaddle）、潞晨科技、计图（Jittor）、OpenMMLab和智源研究院（排名不分先后）开展战略合作，携手繁荣AI生态。
针对云原生GPU，摩尔线程推出了创新性MT Mesh 2.0的GPU云原生方案，可以根据云端中心应用负载，自动化分配GPU计算和显存资源，实现GPU算力弹性伸缩，既可以将一张GPU随意切分给多个容器或虚机，也可以支持一个容器或者虚机调度多个GPU。
针对最近大热的元宇宙，摩尔线程也推出了专为元宇宙应用构建的MTVERSE元宇宙平台及众多软硬件产品，包括基于MTT S3000打造的MCCX元计算一体机等。
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