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MTT E300 搭载摩尔线程自研“长江”智能 SoC 芯片，集成全功能 GPU、全大核 CPU 与高能效 NPU 等多核异构计算单元，提供高达 50 TOPS 的 INT8 稠密算力，支持 INT8/FP16/FP32/FP64 多种精度计算，可在 -20°C 至 +65°C 的宽温环境下稳定运行。该模组兼容主流 AI 框架与开放生态，支持端云协同与轻量化部署，并配套全栈工具链，旨在为各行业提供高算力、低延迟、强可靠的国产化 AI 解决方案，加速边缘智能应用落地。
国产高性能
摩尔线程自研 AI SoC，提供强劲可靠的国产算力
多精度全能计算
高规格异构算力，支持 INT8/FP16/FP32/FP64 精度计算
多操作系统支持
平台化软件 + 多操作系统，灵活匹配客户需求
开放生态
无缝对接主流 AI 框架与工具链，快速迁移部署
云边端一体
采用端-边-云协同架构，灵活支撑多场景应用
全场景赋能
加速国产 AI 方案在各行业落地
长江 - 国产高性能 AI SoC
高规格异构算力 多精度全能计算
强劲算力
提供高达 50 TOPS 的 INT8 稠密算力，并支持 FP16/FP32/FP64 等多精度计算
全能计算
广泛覆盖通用计算、AI 计算、图形渲染、高性能计算、科学计算、视频编解码以及加密计算等场景
高带宽存储
采用 LPDDR5X 统一内存，内存带宽高达 136GB/s，最高支持 64GB 容量
完整的全栈软件平台 支撑高效开发
全链路套件支持
MTT E300 为开发者提供了从底层操作系统、驱动程序、SDK，到上层 AI 计算、图形渲染、视频编解码及高性能计算的完整开发套件。配合丰富的示例代码、参考用例、最佳实践及标准工作流，可为嵌入式边缘计算开发提供全面、高效的软件支撑。
灵活的平台化软件
多系统广泛兼容
开放兼容的AI生态 让迁移部署简单高效
一站式快速迁移
全面兼容 CUDA 与国产 MUSA 生态，提供一站式迁移工具链，最快数小时内即可完成模型的跨平台迁移与部署，大幅度降低了技术适配的成本。
丰富的推理框架
GPU 推理支持 Torch-MUSA 和 vLLM-MUSA ，并计划支持 Ollama/llama.cpp 等主流推理框架，满足大模型与传统模型的多样化部署需求。
完善的开发工具
NPU 推理框架 MTNN 提供完整代码及开发工具，积极适配 ONNX RUNTIME、PaddlePaddle，提供 MTStream 高性能多媒体开发套件，构建更完整的软件开发支持。
开源模型库支持
基于 MUSA 统一系统架构，实现对各类模型的高效推理。目前已在 Gitee 社区开源覆盖核心视觉场景的 TOP50 CV 模型库 ModelZoo，进一步降低模型验证与落地门槛。
赋能千行百业 加速边缘AI场景落地
灵活多样的设备形态
MTT E300 采用模块化硬件设计，支持嵌入式开发、调优与集成，可灵活部署为多种独立设备形态，全面满足不同行业在算法、应用、工作流、算力、功耗、产品形态及尺寸等方面的差异化需求。
软硬一体的系统级方案
面向复杂场景，打造软硬一体、端边云协同的全面解决方案。在提供高可靠硬件的基础上，配套持续迭代的平台化软件、工具链与参考设计，并通过不断优化的本地推理框架、编译器及底层算子，确保模型推理性能与系统落地效率的持续跃升。
MTT E300
产品规格
更多资源
端侧 vLLM-MUSA 用户指南技术文档
vLLM MUSA 是一个硬件插件，使得 vLLM 框架可以方便快速的在摩尔线程的 GPU 上运行，而无需侵入式的去修改 vLLM 原始的代码。vLLM MUSA 采用标准化的硬件抽象接口和动态注册架构，实现了摩尔线程 GPU 与 vLLM 框架的解耦集成。
了解更多MTNN 开发者指南技术文档
MTNN (Moore Threads Neural Network) 是一组专为摩尔线程长江 SoC 平台设计的端侧 AI 推理工具链与运行时库。它帮助开发者将训练好的深度学习模型高效部署到 M1000 设备上，充分发挥其 NPU 的硬件加速能力，实现低延迟、高能效的设备端机器学习。
了解更多MTStream SDK 开发者手册技术文档
MTStreamSDK 是专为摩尔线程长江 SoC 平台设计的高性能多媒体处理软件开发包。它通过插件的形式，封装了底层硬件编解码器、图像处理单元的复杂操作，提供简单易用的插件。
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