网站首页 文章专栏 全面兼容 PyTorch 2.2.0,摩尔线程 Torch-MUSA 插件获推 v1.3.0 版本升级
10 月 31 日消息,摩尔线程今日发文宣布针对 PyTorch 深度学习框架的 MUSA 插件 ——Torch-MUSA 迎来更新,新版本 v1.3.0 全面兼容 PyTorch 2.2.0,进一步提升 PyTorch 在 MUSA 架构上的模型性能与覆盖度,并支持模型迁移到国产全功能 GPU。
10 月 31 日消息,摩尔线程今日发文宣布针对 PyTorch 深度学习框架的 MUSA 插件 ——Torch-MUSA 迎来更新,新版本 v1.3.0 全面兼容 PyTorch 2.2.0,进一步提升 PyTorch 在 MUSA 架构上的模型性能与覆盖度,并支持模型迁移到国产全功能 GPU**。**
据介绍,PyTorch 作为全球广泛使用的深度学习框架,已应用在了自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等多个领域。摩尔线程所推出的 Torch-MUSA,专为 PyTorch 提供 MUSA 后端加速支持,用户可在 MUSA 架构上流畅运行深度学习模型,发挥国产全功能 GPU 的计算能力。
据IT之家此前报道,PyTorch 旗下架构优化库 torchao 已于本月正式发布,该优化库主要专注于模型的量化和稀疏性优化,能够在保证性能的同时降低模型的计算成本和 RAM 用量,从而提升模型运行效率。
摩尔线程官方表示,Torch-MUSA 自发布以来,已历经多个版本的迭代。Torch-MUSA 从 v1.0.0 版本开始就支持了 PyTorch 2.0,经过开发与优化,最新发布的 v1.3.0 版本已全面支持 PyTorch 2.2.0。
IT之家附摩尔线程 Torch-MUSA 重点内容如下: