摩尔线程发布Torch-MUSA v2.7.0版本

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。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，充分体现了摩尔线程在MUSA生态建设上的持续投入与快速迭代能力。

▼Torch-MUSA开源地址：

https://github.com/MooreThreads/torch_musa

自v2.5.0起，Torch-MUSA版本号已与PyTorch主版本号保持同步，便于开发者进行版本识别与管理。新版本进一步集成muSolver与muFFT等计算加速库，显著提升复杂计算任务的执行效率；同时新增对统一内存设备（Unified Memory）的UMM支持，有效优化内存使用效率。

此外，新版本继续保持与最新MUSA SDK的兼容性，支持使用MUSA SDK 4.2.0至4.3.0及更高版本进行编译。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。

v2.7.0版本主要更新内容

新增特性

▼动态双精度转换（Dynamic Double Cast）

用户可通过设置环境变量export TORCH_USE_MUSA_DOUBLE_CAST=1，开启Float64数据类型算子的动态转换功能，torch_musa将使用float32作为计算数据类型。

▼分布式检查点（Distributed Checkpoint）

支持从多个rank并行加载和保存模型，显著加速检查点的保存与加载过程。目前已支持分布式检查点的异步保存功能。

功能增强

▼新增Poisson、binomial、_standard_gamma、_sample_dirichlet、vdot、upsample（1d、2d、3d、with aa）、flash_attention、transformer_encoder_layer 等多个实用算子，MUSA专属支持的算子总数突破1050个。

▼通过升级PyTorch底层支持，torch.compile与AOTInductor功能进一步增强；

▼默认启用TF32计算模式，提升浮点运算效率；

▼优化性能分析工具Kineto的稳定性，并将其适配版本升级至2.7.0；

▼继续优化FSDP2流水线并行策略，进一步降低内存占用。

v2.5.0版本主要更新内容

新增特性

▼新增muFFT与muSolver库集成，大幅扩展计算能力；

▼在面向边缘计算的SoC设备中支持统一内存管理，基于Arm 架构的UMA（统一内存寻址）设计，实现GPU与CPU共享同一物理内存空间，显著降低模型运行过程中的内存开销，具体包括：

消除GPU端重复内存分配；

减少主机与设备间的内存拷贝；

GPU可直接访问由CPU分配器申请的内存空间。

算子扩展与性能优化

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

▼新增基础 Sparse(CSR) 操作支持；

▼扩充量化算子支持范围；

▼修复torch.norm形状错误问题；

▼支持reduce_sum的uint8输入与int64输出；

▼C++扩展新增支持tensor.is_musa()方法；

▼修复空输入下argmax/argmin的异常行为；

▼优化var/std、pad、convolution3d、layer_norm等操作的执行效率。

系统功能增强

▼开放torch.musa.mccl.version()接口；

▼支持getCurrentMUSABlasHandle与getCurrentMUSABlasLtHandle；

▼优化FSDP2流水线并行策略，降低训练内存占用。

未来计划

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。

▼ 关于摩尔线程

摩尔线程以全功能GPU为核心，致力于向全球提供加速计算的基础设施和一站式解决方案，为各行各业的数智化转型提供强大的AI计算支持。

我们的目标是成为具备国际竞争力的GPU领军企业，为融合人工智能和数字孪生的数智世界打造先进的加速计算平台。我们的愿景是为美好世界加速。