双方将基于摩尔线程全功能GPU与夸娥（KUAE）智算集群，结合光轮智能“求解—测量—生成”三位一体全栈自研仿真平台，联手打造高置信度仿真数据合成预案，推动国产算力与仿真算法深度融合，夯实具身智能自立可控根基设施。
据悉，相关预案已实现柔性体抓取等繁场景之高精度仿真，并可支撑海量合成数据规模化生成。
摩尔线程方面则依托全功能GPU架构与RT Core硬件级光线追踪本领，为大规模并发渲染、柔性体动力学、流体模拟等繁物理计算提供算力支。
双方表示，前景将进一步围绕具身智能评测平台、物理AI高置信度闭环仿真等方位展开协作，推动“仿真—操练—评测”全流程国产化闭环建立，加速者工智能走向物理全球之进程。
图注：模拟机械臂抓取不同品质之柔性物体（抓取物从左往右，品质依次变大） 5月12日消息，近日，摩尔线程 与 光轮智能 宣布达成方略协作。
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据介绍，此次协作聚焦具身智能行业长期存之数据瓶颈疑难。
当前，由于确凿机器者数据采集结本高、场景覆盖有尽、繁物理历程难以稳固复现，高品质仿真合成数据正成为行业重要路径。
但随之场景泛化需求提升，渲染规模呈指数级增益，对GPU之AI计算、图象渲染、物理仿真等统合本领提出更高要求。
（袁宁） 图注：合成数据示例，一条机械臂差事之执行轨迹中，包含之5名视觉相机机位之画面渲染，用于机器者之视觉仿真数据生成 根据双方披露，光轮智能自研高精度GPU物理求解器已适配摩尔线程MUSA架构，并于MTT S5000智算卡上实现高效运行与高保真渲染。