摩尔线程的MUSA Compute Capability 3.1计算架构，以其独到的FP8计算天赋和升级版的MUTLASS高性能线性代数库，不仅迅速融入了FlashMLA技术，还在GPU架构上对FP8矩阵乘法进行了深度优化。这一系列动作，不仅展示了摩尔线程在生态兼容和快速适配方面的强大实力，还为AI计算领域带来了新的活力。
自从DeepSeek启动了“开源周”，三个代码库已经陆续对外开源。摩尔线程的MUSA架构以其原生FP8计算能力和对FlashMLA的快速支持，成为了开源社区的亮点。
FlashMLA，一个高效的MLA推理内核，专为DeepSeek系列模型设计。而DeepGEMM，一个FP8 GEMM库，为V3/R1的训练与推理提供了强大的支持。这两个开源仓库均基于GEMM的C++模板库开发，代表了摩尔线程在矩阵运算领域的深入探索。
摩尔线程的全功能GPU，基于MUSA Compute Capability 3.1，拥有全新的Tensor计算引擎和数据搬运引擎，能够提供原生FP8计算能力。MUTLASS库的优化，使得FP8计算不仅精度高，而且无需二次精度修正，为前沿算法的探索提供了坚实的基础。
摩尔线程通过MUTLASS 0.2.0发布了MT-FlashMLA开源仓库，对DeepSeek FlashMLA实现了快速兼容部署。这一举措不仅展示了摩尔线程对开源生态的重视，也体现了其在GPU计算领域的创新能力。
摩尔线程，作为国内率先支持FP8计算精度的GPU企业，正迅速响应DeepSeek的开源项目，旨在为GPU开发者赋能，推动开源生态的发展，加速国产GPU在AI计算领域的规模化应用。
