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。
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