摩尔线程发布PyTorch深度学习框架MUSA扩展库v2.7.0
即将登陆科创板的摩尔线程，再传大利好。11月28日，摩尔线程在官方微信公众号披露，公司近日正式发布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。摩尔线程表示，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，充分体现了公司在MUSA生态建设上的持续投入与快速迭代能力。新版本算子总数超过1050个，v2.7.0版本新增特性包括动态双精度转换（Dynamic Double Cast）、分布式检查点（Distributed Checkpoint），并实现多项功能增强。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。根据招股书，MUSA架构是摩尔线程自主研发的融合GPU硬件和软件的全功能GPU计算加速统一系统架构。摩尔线程还透露，Torch-MUSA将继续跟进PyTorch的版本更新，计划下一版本支持PyTorch 2.9.0，并进一步优化性能与功能，持续构建和完善基于MUSA架构国产全功能GPU的深度学习生态。
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