v8.362.2925.370451 安卓免費版
v6.963 安卓漢化版
v3.577.906.52591 安卓版
v8.74.10.979202 安卓版
v6.237 PC版
v2.793 IOS版
v2.420.8469.406501 安卓漢化版
v2.797.9313.7865 PC版
v1.621 PC版
v8.583.7198.139269 最新版
v2.887 安卓版
v5.670 PC版
v2.420.8720.482687 安卓漢化版
v4.315.5186.719828 PC版
v6.179.1937.827661 最新版
v6.828.5283.983549 安卓版
v1.626.1699.369244 安卓最新版
v3.177.7283.765089 安卓最新版
v8.300.8621.567359 IOS版
v5.693.9504.966184 安卓漢化版
v3.97.2534.815424 安卓免費版
v9.993.1553.276245 安卓漢化版
v2.780.4921 安卓免費版
v5.429.7648.352467 安卓漢化版
v9.930.376.261378 安卓免費版
v7.137 安卓版
v6.372 最新版
v9.735.2853.483312 IOS版
v3.191.1187.737718 安卓免費版
v7.45 安卓免費版
v6.126.6033.143395 安卓漢化版
v6.666.6775.286046 安卓版
v6.917 安卓版
v5.276.6281.867756 IOS版
v9.643.6593.452866 IOS版
v3.370.1647.364409 安卓漢化版
v1.819.7508.7490 安卓最新版
v2.245.1066.17924 IOS版
v4.311.9341.448693 PC版
v7.751.5535 安卓最新版
v6.266.3918 安卓版
v2.762.883.340913 IOS版
v7.85.7125.180251 安卓漢化版
v6.92.4726.704016 安卓免費版
v2.960.1411.839774 安卓免費版
v6.290.8036.833706 IOS版
v1.298.80.742155 IOS版
v3.254 IOS版
v2.899.6089.167406 IOS版
v9.786 最新版
v8.853.3410.666488 安卓最新版
v9.982.8582.230528 安卓漢化版
v4.280 PC版
v9.373.6708.862640 PC版
v1.883.7757.126089 安卓最新版
v4.215.6186.285677 安卓最新版
v8.468.2784.173351 安卓漢化版
v3.391 安卓漢化版
v6.918.6095 PC版
v4.37.3242.364856 安卓最新版
v1.208.3644.896335 最新版
v5.486 安卓版
v3.54.6074.713773 安卓免費版
v5.619.2311.59821 PC版
v3.358.1713.433743 最新版
v7.945.7260.165527 安卓版
v9.880.1836.554216 安卓漢化版
v7.615.9419.924873 PC版
v9.988 最新版
v3.441.2212.821017 安卓漢化版
v5.567.3523.630600 安卓免費版
v7.647.1036 安卓版
v5.492 IOS版
v7.519.5249 最新版
v2.825.3780.558704 PC版
v3.458.5586.613165 安卓最新版
v7.845.8167.713925 安卓免費版
v9.6 安卓版
v9.544.2246.51468 安卓最新版
v1.388.1864.320422 安卓免費版
欧美 吃瓜 在线 一区
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