Moore Threads · 数据中心 · 加速卡
Moore Threads MTT S5000 80GB
MTT S5000 的精确参考规格与 AI 部署建议，与 FusionPointAI 商业库存分离。
显存80 GB
内存技术HBM2e
形态全高 · 全长 · 双槽 · PCIe · 加速器
接口PCIe Gen5 x16
功耗暂无数据
当前
仅供参考
产品图片
规格参数
| 字段 | 值 |
|---|---|
| 制造商 | Moore Threads |
| 精确 SKU | MTT S5000 |
| 产品家族 | Moore Threads MTT S5000 |
| 架构 | PingHu PH100 |
| 代际 | MTT S-Series 数据中心系列 |
| 实体类型 | 加速卡 |
| 生命周期 | 当前 |
| 发布日期 | 暂无数据 |
| 显存 | 80 GB |
| 内存技术 | HBM2e |
| 内存带宽 | 1,600 GB/s |
| 功耗 | 暂无数据 |
| 接口 | PCIe Gen5 x16 |
| 形态 | 全高 · 全长 · 双槽 · PCIe · 加速器 |
| 互连 | MTLink |
| MIG / 分区 | 不支持 |
| AI 数值格式支持 | FP64, FP32, TF32, BF16, FP16, FP8, INT8 |
| 软件栈 | musa, pytorch, vllm, sglang |
AI 工作负载适配性
LLM 推理
高内存容量在运行时与拓扑认证后可支持大型检查点和多 GPU 推理。
微调与训练
适用于需要持续运行加速器的工作负载；是否适合训练取决于互连方式、数值精度和集群拓扑。
图像、视频与嵌入
FP16 加速可在所列 VRAM 范围内支持常见生成与向量工作负载。
供电与散热
制造商未公布可直接比较的板卡功耗。
多 GPU 使用
MTLink 是记录的互连路径；仍需在节点级验证拓扑。
软件生态
musa, pytorch, vllm, sglang
产品历程
技术示意图
这不是产品照片。
相关型号
制造商官方来源
https://en.mthreads.com/product/S5000
最近验证: 2026-08-24