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。此次更新不仅增强了对主流AI模型训练和推理任务的支持能力,还显著提升了在摩尔线程自研GPU硬件上的运行效率,为开发者提供更流畅、高效的开发体验。
值得注意的是,Torch-MUSA在短短一个月内已连续完成v2.5.0和v2.7.0两次重要版本迭代,展现出摩尔线程在构建MUSA软件生态方面的快速响应能力和技术投入力度。新版本通过深度优化底层算子库与内存调度机制,在图像识别、自然语言处理等多个典型AI应用场景中实现了可观的性能提升。
此外,v2.7.0版本进一步拓展了对多型号摩尔线程GPU的兼容性,并加强了与主流深度学习工具链的无缝对接,为国产AI软硬件协同创新提供了有力支撑。这一系列举措不仅加速了MUSA生态的成熟,也为国内AI开发者提供了更多元、自主可控的技术选择。