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10月31日消息，努力摩爾線程宣布，替代針對(duì)PyTorch深度學(xué)習(xí)框架的線程MUSA插件“Torch-MUSA”，迎來(lái)重大更新新版本v1.3.0，努力全面兼容PyTorch 2.2.0。替代

新版進(jìn)一步提升了PyTorch在摩爾線程GPU MUSA架構(gòu)上的線程模型性能與覆蓋度，能更友好地支持模型遷移到摩爾線程GPU。努力

PyTorch是替代全球廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架，在自然語(yǔ)言處理、線程計(jì)算機(jī)視覺(jué)、努力推薦系統(tǒng)等多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出了強(qiáng)大的替代應(yīng)用能力。

摩爾線程Torch-MUSA專(zhuān)為PyTorch提供MUSA后端加速支持，線程使得用戶能夠在MUSA架構(gòu)上流暢運(yùn)行深度學(xué)習(xí)模型，努力充分發(fā)揮國(guó)產(chǎn)全功能GPU的替代強(qiáng)大計(jì)算能力。

自發(fā)布以來(lái)，線程Torch-MUSA已歷經(jīng)多個(gè)版本的迭代，不斷提升兼容性與性能。

Torch-MUSA v1.0.0版本開(kāi)始，率先支持了PyTorch 2.0，帶來(lái)了顯著的計(jì)算加速和易用性。

經(jīng)過(guò)持續(xù)的開(kāi)發(fā)與優(yōu)化，最新發(fā)布的v1.3.0版本已全面支持PyTorch 2.2.0，極大提升了模型訓(xùn)練與推理的效率，滿足了更多高性能深度學(xué)習(xí)任務(wù)的需求。

目前，Torch-MUSA已完全開(kāi)源，開(kāi)發(fā)者可通過(guò)訪問(wèn)GitHub獲取源代碼。

摩爾線程鼓勵(lì)開(kāi)發(fā)者積極參與該項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)與改進(jìn)，通過(guò)提交問(wèn)題報(bào)告（issue）或代碼修改申請(qǐng)（pull request）等方式，共同促進(jìn)Torch-MUSA以及MUSA軟件生態(tài)的持續(xù)進(jìn)步和發(fā)展。

▼ Torch-MUSA開(kāi)源地址：

https://github.com/MooreThreads/torch_musa

▼ 功能特性

在Torch-MUSA中，用戶只需指定torch.device("musa")，即可輕松將現(xiàn)有的PyTorch模型遷移到MUSA架構(gòu)的GPU上運(yùn)行，無(wú)需大幅修改代碼。

Torch-MUSA完全兼容PyTorch的自動(dòng)微分和動(dòng)態(tài)圖機(jī)制，支持多種常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊及優(yōu)化算法，并加速了關(guān)鍵深度學(xué)習(xí)算子的計(jì)算。

此外，Torch-MUSA還支持多種PyTorch特性，包括DDP、JIT、FSDP、Profiler、Extension等。

▼ 版本迭代

v1.1.0：

初次發(fā)布，支持PyTorch 2.0，提供基礎(chǔ)張量操作和常見(jiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的MUSA加速。

v1.2.0：

進(jìn)一步擴(kuò)展算子支持，支持了完整功能的Profiler、MUSA Extension，并增加了Torch-MUSA專(zhuān)有特性如compare_tool、musa_converter，幫助用戶更快的定位模型精度問(wèn)題。

v1.3.0：

支持PyTorch2.2.0，性能進(jìn)一步提升，支持FSDP，支持更復(fù)雜的模型和更大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理。

▼ 未來(lái)計(jì)劃

Torch-MUSA將繼續(xù)跟進(jìn)PyTorch的版本更新，計(jì)劃支持更高版本的PyTorch。