要闻1：鸿蒙手机之王！华为Mate 70爆料汇总：脱胎换骨的一代

近日，余承东在微博发布消息：“史上最强大的Mate！11月见！”。

从目前的曝光来看，这应该就是华为Mate 70系列新品。相信花粉朋友们早就迫不及待了，今天我们就来为大家整理一下新机的曝光信息。

命名：新品为“Mate 70”，经销商已经拿到货

此前，华为将P系列进行了品牌升级，更名为Pura系列，全新的Pura70系列也随后而来。那么Mate系列是否也会更名呢？网上流传出的经销商曝光图给了我们答案。

可以看到，Mate新机命名为Mate 70系列，包装箱上也给到了明确的警示，发布会前未经授权开箱要罚款50万元起，看来应该是没有真机能曝光出来了。

从目前流传的信息来看，Mate 70系列将拥有四款型号，其中包含Mate 70、Mate 70 Pro、Mate 70 Pro+和Mate 70非凡大师版。

外观：正面屏幕三开孔，侧边指纹识别

目前网上已经有外观渲染图曝光——

屏幕为超窄边框，预计可能是四曲等深造型。前摄摄像头开孔为并列三个居中，预计有可能支持3D人脸识别。后摄摄像头Deco圆形上部居中，共有四个明显的开孔，但大概率是三颗摄像头，左下侧开孔有可能是激光雷达或者色温传感器之类的预留。

目前来看这个曝光图的可信度还是颇高的，下方这个宣传海报就颇具华为惯用的简约大气的设计风格，网上也有Mate 70和Mate 70 Pro的手机壳曝光，其中Pro的手机壳恰恰与产品曝光图吻合。

屏幕方面，有消息称华为Mate 70或搭载一块6.69英寸左右的1.5K直屏，直角金属边框；Mate 70 Pro是2K分辨率的四曲屏，搭载单点超声波指纹，有倒角的直角金属中框。

目前也有直角边框的手机壳曝光，从图片来看，该手机壳电源键集成了指纹识别，这应该就是Mate 70标准版的手机壳了。

值得一提的是，有传闻称华为Mate 70的侧边指纹并非以往的电容式指纹，而是超声波指纹，理论上会拥有更高的安全性、更快的识别速度。

影像：标准版有潜望长焦，主摄支持可变光圈

知名爆料博主@数码闲聊站 放出了一条信息，推测来看应该就是即将发布的华为Mate 70系列。

此外，网上也流传出Mate 70 Pro的影像配置，汇总如下——

Mate 70搭载1/1.5英寸可变光圈主摄，1200万像素潜望长焦。

Mate 70 Pro搭载1/1.3英寸可变光圈主摄，5000万像素潜望长焦（1/2.5英寸，3.5X）。

影像相关的曝光众说纷纭，可信度不高，大家看看就好。

其它：或搭载“纯血鸿蒙”，定档11月26日

除了以上比较核心的配置以外，华为Mate 70系列还将搭载高密度硅电池，电池容量预计在5000mAh-6000mAh之间。新机采用了玻纤材质后壳，拥有黑、白、绿、黑、红多种配色。

此外，华为的“纯血鸿蒙”HarmonyOS NEXT也值得关注，这款系统将不再兼容安卓APP，目前已经开始公测，预计Mate 70系列将首发搭载。

余承东预热新机，显然发布会不会太远。目前网上流传的信息是，华为Mate 70系列发布会定档在了11月26日，鸿蒙智行智界新S7将与Mate 70系列一同发布。至于神秘嘉宾，大概率就是刘德华了。

（中关村在线）

要闻2：加速国产GPU开发！摩尔线程开源高性能计算库MUTLASS

快科技11月12日消息，摩尔线程宣布，正式开源高性能线性代数模板库MUTLASS，以便开发者能够更高效地针对摩尔线程GPU MUSA Core、Tensor Core等单元进行编程，加速基于国产GPU的算子开发以及算法创新。

在此之前，摩尔线程已经相继开源OpenCV-MUSA计算机视觉库、MooER音频理解大模型、vLLM-MUSA大语言模型高速推理框架。

▼ MUTLASS开源地址：

https://github.com/MooreThreads/mutlass

在数值计算和深度学习领域，矩阵乘法（GEMM）及其变种，比如FlashAttention、Convolution，是构建复杂上层应用的基石。

不够，为了追求更高的算子融合效率，或者更创新的算法，开发者们往往需要超越标准化计算接口的限制，如标准BLAS接口以及芯片厂商的计算库接口，以实现高性能的定制化算子。

MUTLASS（MUSA Templates for Linear Algebra Subroutines）正是为满足这一需求而设计。

作为摩尔线程专为自研MUSA架构优化的高性能计算库，MUTLASS是基于开源模板库CUTLASS进行的MUSA适配和定制化开发、优化。

针对矩阵乘法及相关变种，MUTLASS提供了一系列高性能的C++模板组件，并采用了与muDNN库类似的分层分解及数据搬运策略，以确保性能的充分发挥。 

在本次开源的版本中，摩尔线程适配了CuTe后端库，为其增加了第三代MUSA架构的MMA计算原语，支持TF32/FP16/BF16/INT8等多种数据精度，并以此为基础，初步实现了矩阵乘法、默认实例库、性能测试器及相关工具包的支持。

借助MUTLASS，开发者们既可以灵活复用不同层级的模板组件，也可以按需修改各种模板组件的实现细节，以较低的开发成本实现定制化的高性能算子，从而在摩尔线程全功能GPU上充分释放性能，并尝试更多的算法创新。

摩尔线程将持续优化MUTLASS的性能，并不断引入新的功能。

出处：快科技

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