与此同时，即便是在现有一代显卡产品上，摩尔线程仍在与合作伙伴推进软硬件协同优化。硅基流动今日宣布：已在MTT S5000显卡上实现国产GPU推理性能的明显提升。
按照硅基流动公布的实测数据，通过系统级工程优化与FP8精度加速后，摩尔线程MTT S5000单卡Prefill吞吐达到4000 tokens/s以上，Decode吞吐超过1000 tokens/s。
为了便于理解，硅基流动还给出了与NVIDIA H100的对比：在同一场景下，H100在Prefill阶段的性能约为6500 tokens/s；而MTT S5000可实现4000 tokens/s的实测吞吐，折算相当于H100约61%的实测性能。
需要指出的是，上述对比主要聚焦于Prefill阶段，但对于国产显卡而言，能够在该阶段达到H100 60%以上的实测表现，依旧被认为是一次值得关注的进展。
MTT S5000是摩尔线程基于平湖GPU架构推出的AI显卡，首次支持FP8，FP8算力可达到1024TFLOPS；作为对照，NVIDIA H100的FP8性能接近4000TFLOPS。
关于硅基流动与摩尔线程如何针对S5000进行系统级优化，更多细节可参考其官方稿件。该案例也反映出：国产GPU即便在部分参数上仍有差距，通过工程优化、精度加速与系统协同，仍可能持续提升实际推理表现，并在特定场景下带来超出预期的变化。
从产业视角看，摩尔线程当前的挑战除硬件规模与工艺等因素外，软件生态与工具链成熟度也仍难与NVIDIA相比；但随着国内厂商协同推进适配与优化，生态侧也正在发生变化。未来数年，随着硬件规模与软件生态持续完善，无论AI卡还是游戏卡，出现更具竞争力、甚至让NVIDIA感受到压力的产品并非没有可能。
