摩爾線程發(fā)布Torch

時(shí)間：2025-11-30 00:01:06 來源：企業(yè)錄(www.qy6.com)-公司信息發(fā)布,網(wǎng)上買賣交易門戶

11月28日消息，線程摩爾線程正式發(fā)布了PyTorch深度學(xué)習(xí)框架的發(fā)布最新版MUSA擴(kuò)展庫——Torch-MUSA v2.7.0，在功能集成、線程性能優(yōu)化、發(fā)布硬件支持上都實(shí)現(xiàn)了進(jìn)一步突破。線程

值得一提的發(fā)布是，在短短一個(gè)月內(nèi)，線程Torch-MUSA就連續(xù)完成了v2.5.0、發(fā)布v2.7.0兩次版本更新。線程

另外一個(gè)變化就是發(fā)布，v2.5.0版本起，線程Torch-MUSA版本號與PyTorch主版本號保持同步，發(fā)布便于開發(fā)者進(jìn)行版本識別與管理。線程

v2.7.0版本進(jìn)一步集成了muSolver、發(fā)布muFFT等計(jì)算加速庫，線程顯著提升復(fù)雜計(jì)算任務(wù)的執(zhí)行效率；

新增支持統(tǒng)一內(nèi)存設(shè)備（Unified Memory）的UMM，有效優(yōu)化內(nèi)存使用效率。

繼續(xù)保持與最新MUSA SDK的兼容性，支持使用MUSA SDK 4.2.0至4.3.0及更高版本進(jìn)行編譯。

目前，Torch-MUSA專屬支持的算子總數(shù)已超過1050個(gè)，系統(tǒng)在性能與穩(wěn)定性方面均實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步提升，為大模型訓(xùn)練與推理提供了更高效、更可靠的底層支持。

下一次版本升級將是v2.9.0，進(jìn)一步優(yōu)化性能與功能，持續(xù)構(gòu)建和完善基于MUSA架構(gòu)國產(chǎn)全功能GPU的深度學(xué)習(xí)生態(tài)。

▼ Torch-MUSA開源地址：

https://github.com/MooreThreads/torch_musa

v2.7.0版本主要更新內(nèi)容

新增特性

▼ 動態(tài)雙精度轉(zhuǎn)換（Dynamic Double Cast）

用戶可通過設(shè)置環(huán)境變量export TORCH_USE_MUSA_DOUBLE_CAST=1，開啟Float64數(shù)據(jù)類型算子的動態(tài)轉(zhuǎn)換功能，torch_musa將使用float32作為計(jì)算數(shù)據(jù)類型。

▼ 分布式檢查點(diǎn)（Distributed Checkpoint）

支持從多個(gè)rank并行加載和保存模型，顯著加速檢查點(diǎn)的保存與加載過程。目前已支持分布式檢查點(diǎn)的異步保存功能。

功能增強(qiáng)

▼ 新增Poisson、binomial、_standard_gamma、_sample_dirichlet、vdot、upsample（1d、2d、3d、with aa）、flash_attention、transformer_encoder_layer 等多個(gè)實(shí)用算子，MUSA專屬支持的算子總數(shù)突破1050個(gè)。

▼ 通過升級PyTorch底層支持，torch.compile與AOTInductor功能進(jìn)一步增強(qiáng)；

▼ 默認(rèn)啟用TF32計(jì)算模式，提升浮點(diǎn)運(yùn)算效率；

▼ 優(yōu)化性能分析工具Kineto的穩(wěn)定性，并將其適配版本升級至2.7.0；

▼ 繼續(xù)優(yōu)化FSDP2流水線并行策略，進(jìn)一步降低內(nèi)存占用。

v2.5.0版本主要更新內(nèi)容

新增特性

▼ 新增muFFT與muSolver庫集成，大幅擴(kuò)展計(jì)算能力；

▼ 在面向邊緣計(jì)算的SoC設(shè)備中支持統(tǒng)一內(nèi)存管理，基于Arm 架構(gòu)的UMA（統(tǒng)一內(nèi)存尋址）設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)GPU與CPU共享同一物理內(nèi)存空間，顯著降低模型運(yùn)行過程中的內(nèi)存開銷，具體包括：

消除GPU端重復(fù)內(nèi)存分配；

減少主機(jī)與設(shè)備間的內(nèi)存拷貝；

GPU可直接訪問由CPU分配器申請的內(nèi)存空間。

算子擴(kuò)展與性能優(yōu)化

▼ 新增支持包括ilshift、irshift、replication_pad1d_bwd、angle、ctcLossTensor、ctcLossTensorBwd、logit、amin/amax/prod.dim_int、glu_bwd等多個(gè)算子；

▼ 新增基礎(chǔ) Sparse(CSR) 操作支持；

▼ 擴(kuò)充量化算子支持范圍；

▼ 修復(fù)torch.norm形狀錯(cuò)誤問題；

▼ 支持reduce_sum的uint8輸入與int64輸出；

▼ C++擴(kuò)展新增支持tensor.is_musa()方法；

▼ 修復(fù)空輸入下argmax/argmin的異常行為；

▼ 優(yōu)化var/std、pad、convolution3d、layer_norm等操作的執(zhí)行效率。