摩尔线程刚把自家的MuJoCoWarpMUSA给开源了，这对国产的芯片来说算是一个大进展。这个软件是为了帮国产GPU加速物理仿真而设计的，把以前那种得靠外国的解决方案给补上了。特别是在机器人的训练上，以前要是搞大规模的强化学习，对底层的算力要求可高了，而国产的一直没什么好东西可用。这次搞出来的这套系统，就是要解决这个问题。 这套MuJoCoWarpMUSA最大的好处就是全栈方案都能落地。摩尔线程通过把云端大规模训练和端侧自己做的SoC芯片给打通了，给开发者提供了一个实实在在能落地验证的参考方案。也就是说以后大家想做机器人仿真不用再看国外脸色了。 训练速度也提升了不少。它用全链路并行加速和分布式扩展这一套，在足式机器人运控任务上比CPU快了最多40倍。这速度一上去，训练时间就能大大缩短。 关键技术方面也优化了不少。它针对机器人运控的特点做了定制化处理，比如碰撞检测和动力学计算这些地方都被深度优化了。而且它还支持多GPU一起跑，扩展性特别好。 这事儿对国产算力在具身智能这块儿的前景肯定有好处。有了这个开源工具，更多开发者能拿国产GPU来做环境了。以后国产GPU不光能在机器人研发上发力，在自动驾驶仿真这些领域估计也会越来越顶用。 这次开源不仅是摩尔线程技术上的一个大里程碑，对整个行业影响也挺大的。它给国内研究者和企业提供了强大的工具，让门槛降低了不少。以后国产GPU厂商肯定还会继续砸钱搞研发，我们完全有理由相信国产算力在人工智能这块儿会变得越来越强。