飞桨×沐曦 | 软硬协同再突破：MXMACA 3.3.0.X深度适配飞桨，共筑国产AI算力新基座

百度大脑

511人浏览 · 2026-01-13 20:10:58

百度大脑 · 2026-01-13 20:10:58 发布

近日，沐曦股份正式发布其异构计算软件栈MXMACA 3.3.0.X版本，全面强化对主流AI框架的深度兼容能力。作为飞桨（PaddlePaddle）生态的重要合作伙伴，MXMACA原生支持飞桨，在框架基础上实现文心大模型训推一体、科学计算高阶微分等关键能力的进阶适配优化，标志着双方在“自主硬件 + 开源框架”协同创新上迈入新阶段。

深度集成：飞桨全链路支持，开箱即用

在MXMACA 3.3.0.X中，沐曦对飞桨的全栈适配，涵盖飞桨系列模型与文心大模型训练、推理、部署全流程：

大模型训推一体化支持：无缝运行文心系列等开源大模型，几行代码即可在沐曦曦云C系列GPU上高效训练与推理。
高阶自动微分能力：全面支持PaddleScience所需的二阶及以上微分计算，为物理信息神经网络（PINNs）、微分方程求解等AI for Science场景提供坚实支撑。

这意味着，飞桨用户仅需安装标准飞桨包，即可在沐曦GPU平台上获得开箱即用、性能对标国际旗舰的体验，大幅降低国产算力迁移门槛。

文心大模型深度适配，完善部署支撑体系

依托MXMACA 3.3.0.X全栈适配能力，沐曦已联合飞桨完成文心大模型核心版本在沐曦MetaX GPU上的适配验证，结合飞桨FastDeploy部署工具链，形成完整的“模型-框架-硬件”部署方案，为用户提供清晰可落地的技术方案：

已完成ERNIE-4.5系列多款模型（含ERNIE4.5-300B-A47B、ERNIE4.5-21B-A3B、ERNIE4.5-0.3B等）的适配验证，同时支持PaddleOCR-VL多模态模型在MetaX GPU上的部署运行。
标准化部署流程：基于飞桨FastDeploy实现部署入口与硬件的统一适配，几行代码即可让文心大模型推理任务在沐曦MetaX GPU上高效运行。
完善技术支撑：针对适配过程的环境配置、依赖安装、编译验证等关键环节，已形成详细的官方指南，助力用户快速完成部署落地。

「沐曦xERNIE-4.5推理部署文档」

https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/zh/get_started/installation/metax_gpu.md

「沐曦xERNIE-4.5训练指南」

https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE/blob/develop/docs/source/devices/README_METAX_GPU.md

「沐曦xPaddleOCR-VL部署手册」

https://www.paddleocr.ai/latest/version3.x/pipeline_usage/PaddleOCR-VL-MetaX-GPU.html

联合赋能AI for Science，加速科研范式变革

2024年诺贝尔奖多次肯定AI在基础科学中的突破性作用，AI for Science已成为全球科研新范式。

在此背景下，飞桨与沐曦率先完成PaddleScience与MXMACA软件栈的深度协同：

已成功验证50多个科学计算模型在沐曦GPU上的全量训练，涵盖数学、技术科学、材料科学、地球科学、化学科学等方向。
支持物理机理驱动、数据驱动、数理融合三种建模范式，满足多学科交叉研究需求。
在材料研发、生物医药、气候模拟等场景中，联合打造“国产芯片+国产框架+国产工具链”的全栈自主方案。

在流体仿真和材料研发任务中，基于PaddleCFD和PaddleMaterials与沐曦C500 GPU的组合，可高效完成颅内动脉瘤血流模拟、汽车空气动力学分析、材料属性预测、材料结构设计等任务，性能表现媲美国际主流平台。

PaddleScience

PaddleCFD

PaddleMaterials

「PaddleScience沐曦使用链接」

https://developer.metax-tech.com/blog/aq8hxv5xgrips6lgqfqlix75

「PaddleCFD沐曦使用链接」

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleCFD/blob/develop/doc/metax/README.md

「PaddleMaterials沐曦使用链接」

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleMaterials/blob/develop/docs/MetaX/PaddleMaterials_MetaX_README.md

生态共建：从框架兼容到行业落地，打造“1+6+X”协同体系

飞桨始终秉持“开放共建”理念，积极携手国产芯片厂商构建繁荣生态。未来将携手沐曦，依托MXMACA 3.3.0.X版本的全自研GPGPU架构与MACA异构计算软件栈，构建“1+6+X”战略生态体系。

沐曦的“1+6+X”战略是其算力生态商业化落地的核心布局，构建了“算力底座-行业赋能”的闭环体系。

“1”为数字算力底座：以沐曦GPU为依托，通过自主GPGPU硬件与全栈软件栈，支撑国家人工智能公共算力平台、互联网、运营商、智算中心等主体，提供自主可控的稳定算力基础。

“6”是6大核心行业赋能：聚焦金融、医疗健康、能源、教科研、交通、大文娱领域，针对各行业场景需求输出行业定制化算力方案，实现场景级效能提升。

“X”为泛行业拓展：基于标准化算力能力快速适配其他行业需求，扩大生态覆盖边界。

展望未来：共推C600+飞桨框架新一代软硬协同新范式

据悉，沐曦即将推出曦云C600 GPU Beta版，性能对标国际高端产品；飞桨也将陆续推进新版本在多模态、科学智能等方向的升级。双方聚焦于下一代软硬件协同预研，重点布局：

科学计算：协同PaddleScience、PaddleCFD、PaddleMaterials等套件，将能力转化为实际产业价值，重点支撑医疗行业、交通行业以及国产化材料等关键领域的创新突破。
传统小模型：结合飞桨部署工具以及OCR系列小模型，为工业质检、金融票据识别、政务数据处理等典型场景提供高性价比的算力支持，助力行业低成本落地。
大模型生态：联手PaddleFormers、Fastdeploy大模型训推引擎，基于“国产芯片+国产框架+国产大模型”的最佳实践，加速推动大模型技术在金融、教育、医疗等垂直行业的应用示范与商业化落地，成为国产化替代的关键一环。

未来，飞桨与沐曦将继续以“软硬一体、生态共赢”为核心，为千行百业提供高性能、高兼容、高可用的国产AI解决方案，助力中国人工智能基础设施迈向高质量发展新阶段。

大家可扫描二维码，申请沐曦AI芯片平台的算力资源，用于飞桨科学计算套件测试与模型验证。我们将联合沐曦提供限期算力支持，助力高校、科研机构与产业快速开展AI for Science研究实践。