面对国外高端算力资源的限制与挑战，我国正加速推进国产算力的自主研发与应用，以确保科技创新与国家安全的自主可控。随着政策红利的持续释放和市场需求的快速增长，国产GPU厂商如沐曦、曙光、华为等纷纷崭露头角，致力于打破国际技术垄断。在此背景下，高性能计算中心积极调研国内主流算力品牌性能，特别推出基于沐曦、曙光、华为三类产品的国产GPU测试项目，邀请广大科研人员参与。
一、主流国产GPU简介
虽与国际上的NVIDIA和AMD等巨头相比，国产GPU在性能和技术成熟度方面可能还存在一定的差距，但国产GPU在传统的2D/3D图形渲染GPU和专注高性能计算的GPU领域上均推出了较为成熟的产品，在性能上不断追赶行业主流产品，在特定领域达到业界一流水平。在软件生态方面国产厂商有两种技术路线一种兼容英伟达CUDA，另外一种完全自主开发。
以下是将陆续参与测试的三款主流的国产GPU和英伟达GPU的技术指标对比：
二、本次测试品牌：沐曦
本次中心特别邀请参与测试的国产GPU企业为沐曦科技，拥有完全自主研发的GPU IP、指令集和架构，以及兼容主流GPU生态的完整软件栈，专注于为异构计算提供全栈GPU芯片及解决方案，满足数据中心对“高性能”、“高能效”及“高通用性”的算力需求。
产品优势
（1）生态易用可用、应用移植零成本。MXMACA原生兼容CUDA，基于CUDA开发的源代码，直接在C500平台进行编译即可运行，客户应用迁移零成本。
（2）具备强大的互联能力。C500/C550具备强大的多卡互联能力，搭载光互连模块，支持多种互联拓扑，适配客户多场景应用需求。
（3）支持多元异构智算集群建设。C500的设计基于大量的工程应用场景调研和计算分析，并结合芯片架构设计科学理论指导，全自研的核心IP、编译系统、指令集、数学库、通信库乃至MXMACA软件栈，支撑了计算芯片未来发展的可持续性和可迭代性。
（4）超智融合，训推一体。
三、测试项目及资源
为验证国产GPU卡针对我校科研计算的可用性，通过软件和模型测试，就移植成本、性能、适配度和兼容性等指标与NVIDIA GPU卡做横向对比。我们选取沐曦MXC500和X201为测试卡，拟测试的软件分类如下:
1. 大模型测试
AI测试，沐曦提供远程在线资源，部署GPU卡为8卡MXC500。
大模型：
丨Qwen2-72b 已测（8月上旬）
丨Stable diffusion 已测（8月上旬）
丨Segment anything 待测（8月下旬）
丨音乐生成大模型(musicgen) 待测（8月下旬）
2. 软件测试
HPC应用测试，沐曦提供本地实体卡机器，部署8卡X201。（X201具有双精度算力，其他指标与MXC500相同）
软件列表：
丨Gromacs2024待测 （8月底-9月上旬）
丨AMBER24 待测 （8月底-9月上旬）
丨Vasp6.2 待测 （8月底-9月上旬）
3. 其他待测试需求
丨Pytorch
丨Tensorflow
丨自研模型Unimol
丨DeePMD和DPA-2
欢迎感兴趣的老师参与本次测试，有意者请联系俞老师：kyu@cc.ecnu.edu.cn。后续中心会陆续开展基于曙光、华为等国产GPU芯片的测试项目，请持续关注。
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