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郝冬儿 2025-05-13 【篮球】 8251 人已围观

近日⑮，摩尔线程正式发布Torch-MUSA v2.0.0版本❸，这是其面向PyTorch深度学习框架的MUSA扩展库的重要升级⑮。新版本基于MUSA Compute Capability 3.1计算架构⑲，支持原生FP8数据类型⑭，支持PyTorch 2.5.0①，并通过多项针对MUSA计算平台的性能优化①，进一步提升了对AI模型和大规模数据处理的支持能力⑫。

FP8原生支持②，国产GPU的技术突破

作为本次升级的核心亮点⑨，Torch-MUSA v2.0.0率先在国产GPU上实现了对FP8数据类型的完整支持②。FP8是当前AI计算的一种前沿低精度格式⑪，在支持原生FP8的GPU上②，大语言模型训练采用FP8混合精度可大幅提高GPU算力⑨，显着降低显存占用⑪。摩尔线程基于新一代 MUSA Compute Capability 3.1 计算架构的全功能 GPU 原生支持 FP8 计算❶，这为 Torch-MUSA v2.0.0 实现 FP8 矩阵乘法和分布式通信优化提供了坚实的基础①。依托这一底层架构优势⑩，Torch-MUSA v2.0.0 能够充分发挥 FP8 的计算效能⑧，显着提升大语言模型训练和推理的效率⑭。

三大关键优化③，提升AI计算效率

Torch-MUSA v2.0.0在MUSA计算平台引入多项创新功能⑱，进一步提升深度学习任务的执行效率：

▼ 新增虚拟内存管理支持：

MUSA虚拟内存管理技术能够有效缓解GPU内存碎片化问题⑭，降低模型训练过程中的峰值内存占用⑪，特别适用于FSDP⑬、DeepSpeed和Megatron-LM等主流大模型训练框架⑪。

▼ 新增MUSA Graph支持：

MUSA Graph技术将多个MUSA内核整合到一个图中⑦，通过单次CPU调度大幅减少启动开销②，提升计算效率⑫，同时与CUDA Graph接口高效兼容⑩。

▼ torch.compile增加Triton后端支持：

为torch.compile提供了Triton-MUSA后端支持⑫，开发者可以直接使用PyTorch原生接口❸，获得更高效的性能表现⑰。

支持PyTorch 2.5.0④，生态兼容性更强

Torch-MUSA v2.0.0在完整支持PyTorch 2.2.0的基础上④，新增了对PyTorch 2.5.0的支持❸，使开发者能够在基于MUSA Compute Capability 3.1计算架构的全功能GPU上⑰，无缝运行新版本的PyTorch③，享受更高效的AI计算体验⑩。

Torch-MUSA已完全开源②，开发者可通过访问GitHub获取源代码④。摩尔线程鼓励开发者积极参与该项目的开发与改进⑨，通过提交问题报告或代码修改申请等方式⑱，共同推动Torch-MUSA以及MUSA软件生态的持续进步与创新⑫。

▼ Torch-MUSA开源地址：

▼ 功能特性：❷、在Torch-MUSA中⑱，用户只需指定torch.device⑦，即可轻松将现有的PyTorch模型迁移到MUSA架构的GPU上运行③，无需大幅修改代码❶。Torch-MUSA完全兼容PyTorch的自动微分和动态图机制⑫，支持多种常用的神经网络模块及优化算法⑨，并加速了关键深度学习算子的计算❷。此外⑥，Torch-MUSA还支持多种PyTorch特性④，包括DDP⑥、JIT⑪、FSDP⑨、Profiler⑳、Extension等❶。

▼ 版本迭代：⑦、v1.1.0：初次发布⑤，支持PyTorch 2.0⑯，提供基础张量操作和常见神经网络层的MUSA加速④。

v1.2.0：进一步扩展算子支持⑮，支持了完整功能的Profiler▓、MUSA Extension❶，并增加了Torch-MUSA专有特性如compare_tool▓、musa_converter①，帮助用户更快的定位模型精度问题⑱。

v1.3.0：支持PyTorch 2.2.0⑰，性能进一步提升⑳，支持FSDP⑦，支持更复杂的模型和更大规模的数据处理⑬。

v2.0.0：在MUSA Compute Capability 3.1计算架构上⑲，原生支持FP8数据类型⑬，支持PyTorch 2.5.0②，新增MUSA虚拟内存管理技术优化大模型训练内存效率⑲，通过集成Triton-MUSA后端显着提升torch.compile编译效率⑳，支持MUSA Graph技术①。

▼ 未来计划：⑮、Torch-MUSA将继续跟进PyTorch的版本更新⑰，计划支持更高版本的PyTorch⑩。摩尔线程期待与广大开发者和研究人员共同完善Torch-MUSA的功能⑰，持续优化性能⑫，为基于MUSA架构的国产全功能GPU构建更强大的深度学习生态⑫。

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