4月24日，摩尔线程携手智源众智FlagOS社区，在旗舰级AI训推一体全功能GPU MTT S5000上，率先实现对新一代大模型DeepSeek-V4-Flash的Day-0极速适配，并完成了全量核心算子的深度优化与部署支持。

DeepSeek-V4-Flash 采用混合专家（MoE）架构，总参数量高达284B，激活参数13B，支持百万token上下文长度。其预训练数据超32Ttoken，在最大推理力度模式（Flash-Max）下推理能力逼近Pro版本。值得关注的是，V4模型首次采用“FP4+FP8”混合精度策略，而当前国内主流 AI 芯片仍普遍以BF16为主。而摩尔线程凭借独特的原生FP8支持优势，能够更高效承载 DeepSeek-V4 的前沿精度设计，为模型部署与推理优化提供了坚实的算力底座。

作为国内率先原生支持FP8精度的全功能GPU，MTT S5000配置了强大的硬件级FP8 Tensor Core 加速单元。相比传统的BF16/FP16，FP8能够将数据位宽直接减半，使显存带宽压力降低 50%，理论计算吞吐量实现翻倍。

为充分发挥MTT S5000在FP8计算上的内核优势，FlagOS对DeepSeek V4模型进行了FP8量化。通过系统级分析，双方技术团队将本次适配的攻坚重点锁定在FP8算子与Sparse Attention算子。针对这两个决定长上下文效率与极致推理性能的关键算子，团队从“编译优化”与“自动调优”两个核心方向取得了重大突破：

▼ 方向一：深入利用摩尔线程 FlagTree编译器能力，提升底层执行效率。通过精细化的 shape 对齐策略，使 FP8 和 Sparse Attention 的计算 shape 更好地满足摩尔线程张量访存与计算引擎（TME/TCE）的要求；同时结合 MUSA_ENABLE_SQMMA，进一步加速 tl.dot 矩阵计算。

▼ 方向二：借助 FlagOS-Tune，自动搜索最优 Triton 内核配置。FlagOS-Tune 能够扩展算子的搜索空间，基于模型真实 shape 离线搜索 FP8 和 Sparse Attention 算子的最优内核配置，效果优于手工调参。

在离线优化之外，FlagOS-Tune还支持在线内核配置搜索能力。用户只需开启环境变量 USE_FLAGTUNE=1，经过一段时间的 warmup 后，系统基于实际运行过程持续搜索并应用最佳配置。其中，TTFT 时延降低 16.5%，ITL 时延降低 39.7%，Throughput 提升 65.7%。

当前，摩尔线程与FlagOS社区正持续推进拥有1.6T旗舰模型（1.86万亿参数）的DeepSeek-V4-Pro在MTT S5000上的迁移适配工作。未来，摩尔线程将继续以MUSA架构与全功能GPU的全栈技术优势，为国产大模型生态提供更高效、更自主可控的算力基石。

开发者可下载镜像进行开箱体验：

DeepSeek-V4-Flash

▼魔塔平台

https://modelscope.cn/models/FlagRelease/DeepSeek-V4-Flash-mthreads-FlagOS

▼ HuggingFace 平台

https://huggingface.co/FlagRelease/DeepSeek-V4-Flash-mthreads-FlagOS