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摩尔线程的国产旗舰级AI训推一体智算卡MTT S5000，搭配自研的线程MUSA软件栈，基于SGLang开源推理框架，全链成功完成了DeepSeek-V4的国产完整运行验证。
至此，线程摩尔线程已构建起从硬件架构核心计算引擎承接、全链免费看一级热点算子支持，国产再到端到端部署验证的线程系统化适配链路，证明国产GPU可以实现前沿大模型的全链“框架级兼容、开箱即落地”。国产
随着大模型架构持续演进，线程DeepSeek-V4等先进模型对底层精度能力、全链9·1浏览器算子覆盖、国产编译优化、线程并行通信和推理效率提出了严苛要求。全链
摩尔线程充分发挥S5000原生FP8算力、MUSA对CUDA深度兼容、TileLang MUSA编译器对TileLang生态完美支持等优势，结合TileKernels开源库复用，基于TileLang快捷开发自定义算子等手段，快速打通了DeepSeek-V4推理适配链路。
值得注意的是，TileLang-MUSA已正式进入TileLang官方主线，91破解官网实现了对DeepSeek-V4最新发布TileLang算子库TileKernels的Day-0无缝支持。
这意味着，MUSA平台已具备承载前沿LLM算子生态的工程基础，为后续先进开源模型适配提供了直接复用的算子通路。
▼ TileKernels算子库开源地址：
https://github.com/tile-ai/tilelang-musa/tree/main/tilekernels'>https://github.com/tile-ai/tilelang-musa/tree/main/tilekernels'>https://github.com/tile-ai/tilelang-musa/tree/main/tilekernels
▼ TileLang-MUSA开源地址：
https://github.com/tile-ai/tilelang-musa
三层技术路径完成DeepSeek-V4工程化适配
本次适配验证了一条新模型快速推理部署的系统化工程路径：
通过MUSA对CUDA的全栈兼容，实现核心主流AI框架快速适配，复用开源 TileKernels算子替代标准融合模式，并借助AI Agent基于TileLang完成模型特异性算子的快速开发与验证。
首先，MUSA软件栈提供了FlashMLA、免费看黄91DeepGEMM、DeepEP等DeepSeek开源仓库的兼容实现，使得推理依赖的Attention、FP8 GEMM、MoE dispatch/combine等关键计算、通信算子能够在S5000上快速适配。
其次，面向SwiGLU + FP8 quant等标准融合模式，S5000可直接复用DeepSeek TileKernels原生算子实现Day 0开箱适配，通过摩尔线程MATE开源算子库在layout、dtype、国产91最新scale contract及接口层面与DeepGEMM深度兼容，消除热点算子的格式、接口对齐开销。
得益于MUSA对AI软件生态良好的兼容性，DeepSeek-V4在MUSA平台上可实现从核心算子适配，到端到端拉起，再到系统级性能调优的工程级加速。
最后，针对DeepSeek-V4高度特异化的计算负载，摩尔线程借助AI Agent实现TileLang Kernel自动生成及调试，围绕算子语义分析、接口适配、Kernel实现与正确性及精度验证等环节提升开发效率，完成RMSNorm、RoPE、Compress、Topk等多个核心自定义算子快速开发、集成。
该方案在保证计算语义零偏差的前提下，显著压缩了Kernel级开发及适配周期，并进一步释放关键算子的性能，例如，RMSNorm等带宽瓶颈算子带宽利用率可达80%。
原生FP8支持增强混合精度推理
上述三层路径快速打通，得益于摩尔线程S5000 原生FP8算力底座支撑，完整承接前沿混合精度模型推理需求，在保持模型精度的同时，实现高吞吐、低显存占用与显存带宽的高效利用。
该能力深度对齐DeepSeek V4等先进MoE模型的精度演进范式，确保DeepGEMM、FlashMLA、DeepEP等核心算子在MUSA平台上快速适配。
围绕原生FP8能力，摩尔线程已完成涵盖激活量化（SwiGLU FP8 quant）、MoE路由（routing）、注意力预处理（attention-prep）、缓存管理（FlashMLA cache store / paged metadata）及解码压缩（compressor decode/prefill）在内的关键模块适配，并通过多层回归测试，完成关键路径正确性与稳定性的验证。
FlashMLA DSA极致优化，释放长上下文推理性能
在完整模型链路适配的基础上，摩尔线程在S5000上针对FlashMLA DSA的Prefill（预填充）与Decode（解码）场景开展了专项优化，采用了一致的底层优化逻辑：
紧密围绕DeepSeek-V4 KV Cache的数据组织模式，直接完成稀疏KV读取、Cache Layout解析、Attention计算及结果写回，有效消除了额外的缓存重排（Rearrangement）开销，同步支持Original + Extra双路KV Cache机制及动态Top-k长度，通过TileLang对DSA算子进行深度优化，显著提升了长上下文与稀疏注意力场景下的计算效率，最终DSA Prefill及Decode算子BF16 Tensor算力利用率可达50%，未来还会继续推进优化。
四层验证体系，确保生产级稳定和确定性
围绕完整推理链路，摩尔线程建立了覆盖MUSA Kernel验证、算子级精度对齐、优化路径选择、端到端场景回归四层验证体系，确保关键算子在实际运行中的正确性及稳定性。
当前，摩尔线程基于DeepSeek-V4的工作已进入性能调优、长上下文能力完善与生产级稳定性验证阶段。
▼ DeepSeek-V4推理服务部署指南：
https://blog.mthreads.com/blog/AI/2026-04-30-DeepSeek-V4%20%E6%8E%A8%E7%90%86%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E9%83%A8%E7%BD%B2%E6%8C%87%E5%8D%97/
新中国成立70年 泉州人口从234.2万人到870万人
记者从市统计局发布的泉州经济社会发展成就报告了解到，新中国成立70年来，泉州人口总量保持增长，人口文化素质显著提升。特别是改革开放以来，不断扩大的流动人口规模，持续提高的人口城镇化水平，为泉州经济社会持续健康发展注入强大活力。
□记者 蔡紫旻 通讯员 王秀华 曾开灶
劳动年龄人口近600万人
70年来，泉州总人口由1950年的234.2万人发展到2018年的870万人，年均增长率约为1.9%，全市人口总量一直保持着持续递增的态势。由于泉州为人口净流入地，1990年以后的劳动力人口增速远高于全国水平。
泉州16—59岁劳动年龄人口规模也在不断扩大。1953年全市16—59岁劳动年龄人口为138.0万人，1964年为157.2万人。改革开放以后的1982年、1990年、2000年和2010年四次人口普查数据显示，泉州劳动年龄人口规模分别为265.4万人、326.9万人、454.5万人和623.5万人。
2010年，全市劳动年龄人口的总量达到峰值623.46万人，之后增量由正转负，总量进入减少阶段，2018年为591.60万人，劳动力资源绝对量依然较为庞大。
高中及以上受教育人口占比24.9%
新中国成立后，泉州人口受教育程度有了质的飞跃，高中及以上受教育程度的人口比重逐年提高。
人口文化素质的提升为经济社会的发展提供重要的推动力，为泉州经济社会走向高质量发展奠定了坚实的人才基础。
1964年全市高中及以上受教育程度人口占总人口的比重为2.0% 。1982年、1990年、2000年、2010年和2018年全市高中及以上受教育程度人口占总人口的比重分别为5.0%、5.7%、10.2%、17.5%和24.9%，呈现稳步提升态势。
大专及以上受教育程度人口占比显著提高，1982年大专及以上受教育程度人口占比仅有0.37%，1990年为0.66%，2000年上升到1.87%。1999年教育部出台了《面向21世纪教育振兴行动计划》，高校招生规模快速增长，高学历层次的人才不断增多，2010年大专及以上受教育程度人口占比为5.71%。2018年达到了9.66%。
全市6岁及以上人口平均受教育年限从1964年的3.01年提高到2018年的8.82年。
与此同时，文盲人口的占比明显下降。粗文盲率由1964年的54.6%降到2018年的4.5%。
每10个人中有3个流动人口
进入20世纪90年代，随着改革开放和民营经济的迅速发展，泉州流动人口出现迅猛增长，规模不断扩大，占全市人口比重快速上升。
1990—2000年，全市流动人口逐年增多，从10.2万人增加到140.3万人，占总人口的比重从1.8%提高到19.3%，平均每年大约增加13万人。
2000—2010年，流动人口规模进一步扩大，2010年全市流动人口291.5万人，占全市总人口的35.9%；2018年为288.7万人，占全市总人口的33.2%。
20多年间，流动人口数量增加了28倍，平均每年增加近10万人。
2010年以后，受进城落户人口增加和人口返乡就业等因素的影响，流动人口虽然逐年略有减少，但仍保持在280万以上的规模，相当于每10个人中就有3个流动人口。
快速增加的流动人口促进了产业结构调整和劳动力资源合理配置，对推动经济的高速增长作出了显著贡献，流动人口聚集度较高的晋江市、石狮市等成为经济发展最活跃、增长速度最快的地区。
改革开放40年城镇人口增长14.5倍
改革开放前，由于经济发展水平低、人口众多、就业压力巨大，城市基础设施建设严重不足，城乡二元结构等方面对人口流动的制约，泉州城镇化进程较缓慢。
1955—1978年，全市城镇人口占总人口比重一直在8%左右波动。改革开放40年间，泉州的城镇化水平快速提升。1978—2018年，全市总人口增长90%，而城镇人口增长14.5倍；城镇人口占总人口比重由8.2%增加到66.6%，平均每年提高1.9个百分点。
党的十八大以来，泉州户籍和常住人口城镇化率分别从2012年的28.5%、60.4%提高到2018年的50.2%、66.6%，户籍和常住人口城镇化率差距缩小15.5个百分点。
泉州这18名中小学（幼儿园）正高级教师职称拟送省评
闽南网12月8日讯（闽南网记者 曾小琴）来自泉州市教育局职改办消息称， 经泉州市中小学(幼儿园)职称评审专家推荐会择优推荐、泉州市教育局局务会研究同意，推荐以下18名中小学（幼儿园）正高级教师职称送省评审，现名单予以公示（公示期2020年12月8日-12月14日）。如有异议，请向泉州市教育局职改办（联系电话：22138813）、泉州市职改办（联系电话：22135541）反映。
2020年泉州市中小学(幼儿园)
正高级教师职称拟送省评审名单（18人）
2026-09-29 19:06:046分钟阅读阅读 5863
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摩尔线程充分发挥S5000原生FP8算力、MUSA对CUDA深度兼容、TileLang MUSA编译器对TileLang生态完美支持等优势，结合TileKernels开源库复用，基于TileLang快捷开发自定义算子等手段，快速打通了DeepSeek-V4推理适配链路。
值得注意的是，TileLang-MUSA已正式进入TileLang官方主线，91破解官网实现了对DeepSeek-V4最新发布TileLang算子库TileKernels的Day-0无缝支持。
这意味着，MUSA平台已具备承载前沿LLM算子生态的工程基础，为后续先进开源模型适配提供了直接复用的算子通路。
▼ TileKernels算子库开源地址：
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▼ TileLang-MUSA开源地址：
https://github.com/tile-ai/tilelang-musa
三层技术路径完成DeepSeek-V4工程化适配
本次适配验证了一条新模型快速推理部署的系统化工程路径：
通过MUSA对CUDA的全栈兼容，实现核心主流AI框架快速适配，复用开源 TileKernels算子替代标准融合模式，并借助AI Agent基于TileLang完成模型特异性算子的快速开发与验证。
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▼ DeepSeek-V4推理服务部署指南：
https://blog.mthreads.com/blog/AI/2026-04-30-DeepSeek-V4%20%E6%8E%A8%E7%90%86%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E9%83%A8%E7%BD%B2%E6%8C%87%E5%8D%97/
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