v7.753.7057.400001 安卓最新版
v8.712.6455.931816 IOS版
v5.534.7327.414335 安卓最新版
v2.581.7282.521194 安卓漢化版
v5.67.8047.512768 PC版
v4.816.992 IOS版
v3.642.7687 PC版
v2.655.1595.918772 最新版
v6.610.2160.214452 安卓最新版
v8.447.3606 安卓漢化版
v9.432.1888.486681 最新版
v1.369.7927 最新版
v4.153.4989.764698 最新版
v2.76.109.409416 安卓版
v5.193 最新版
v7.124.1732 PC版
v5.774 IOS版
v6.831.6400.728501 安卓版
v1.540.4969 安卓漢化版
v7.367.2808.904050 安卓免費版
v3.515.4696 IOS版
v3.526.3389.665537 安卓版
v2.279.221.457362 安卓漢化版
v4.307.3715.48505 安卓漢化版
v5.665.4035.187733 安卓漢化版
v7.209 安卓免費版
v5.930 安卓免費版
v2.644.6657.553032 IOS版
v5.785.3644 安卓漢化版
v6.377.3749.17237 IOS版
v1.762 安卓免費版
v8.382.3754.612435 安卓免費版
v8.681.6254.940438 PC版
v9.805.8186.436346 PC版
v2.209 安卓免費版
v3.36.8961.689566 安卓最新版
v9.546.6584 安卓最新版
v6.496.6719.862827 安卓最新版
v4.683.2045.530547 PC版
v7.99 安卓免費版
v9.327 PC版
v8.672.8805.818616 安卓最新版
v7.879.6055.566889 最新版
v9.967.9570.272902 安卓漢化版
v8.720.4398.739354 安卓最新版
v4.83.4665.751613 最新版
v7.668.1681.81510 最新版
v2.128.2140.826166 IOS版
v5.212.6081 PC版
v1.773.5142.385715 安卓最新版
v6.54.4719 安卓免費版
v2.367.8607 IOS版
v7.650.4681.169547 PC版
v5.463.5006.328535 安卓免費版
v6.993.4538.27417 最新版
v2.288 安卓版
v9.985.9860.879401 最新版
v7.666.2913.449768 IOS版
v6.678.9344.380903 IOS版
v6.18.3540.49267 最新版
v9.201.198.726337 安卓漢化版
v2.168.8967.665338 最新版
v8.131.1294.418928 最新版
v7.52.1219.717312 安卓漢化版
v3.945.8521.964559 最新版
v7.598.454.389401 安卓漢化版
v1.297.3983.430551 安卓漢化版
v1.846.9538 安卓免費版
v8.643.7226.110894 安卓免費版
v4.526 IOS版
v1.638.9815.128321 最新版
v8.906.409.243494 安卓免費版
v7.847.122 IOS版
v4.478.1692 最新版
v1.427.89 PC版
v8.425.8367 安卓漢化版
v8.341 安卓免費版
v1.2.830.856788 安卓漢化版
v6.767.2175 IOS版
v3.209.5479 安卓最新版
18+在线网站
11月28日,据摩尔线程(688795.SH)官微新闻,克日,摩尔线程正式宣布PyTorch深度学习框架的MUSA扩展库——Torch-MUSA v2.7.0,新版本在功效集成、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,一连完成v2.5.0和v2.7.0两次版本更新,充分体现了摩尔线程在MUSA生态建设上的一连投入与快速迭代能力。
据先容,自v2.5.0起,Torch-MUSA版本号已与PyTorch主版本号坚持同步,便于开发者举行版本识别与治理。新版本进一步集成muSolver与muFFT等盘算加速库,显著提升重大盘算使命的执行效率;同时新增对统一内存装备(Unified Memory)的UMM支持,有用优化内存使用效率。
别的,新版本继续坚持与最新MUSA SDK的兼容性,支持使用MUSA SDK 4.2.0至4.3.0及更高版本举行编译。现在Torch-MUSA专属支持的算子总数已凌驾1050个,系统在性能与稳固性方面均实现进一步提升,为大模子训练与推理提供了更高效、更可靠的底层支持。
相关版本
多平台下载
审查所有0条谈论>网友谈论