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11月28日,据摩尔线程(688795.SH)官微消息,近日,摩尔线程正式发布PyTorch深度学习框架的MUSA扩展库——Torch-MUSA v2.7.0,新版本在功能集成、性能优化与硬件支持方面实现进一步突破。Torch-MUSA在短短一个月内,连续完成v2.5.0和v2.7.0两次版本更新,充分体现了摩尔线程在MUSA生态建设上的持续投入与快速迭代能力。
据介绍,自v2.5.0起,Torch-MUSA版本号已与PyTorch主版本号保持同步,便于开发者进行版本识别与管理。新版本进一步集成muSolver与muFFT等计算加速库,显著提升复杂计算任务的执行效率;同时新增对统一内存设备(Unified Memory)的UMM支持,有效优化内存使用效率。
此外,新版本继续保持与最新MUSA SDK的兼容性,支持使用MUSA SDK 4.2.0至4.3.0及更高版本进行编译。目前Torch-MUSA专属支持的算子总数已超过1050个,系统在性能与稳定性方面均实现进一步提升,为大模型训练与推理提供了更高效、更可靠的底层支持。
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