摩尔线程发布Torch-MUSA v2.7.0，持续增强AI模型训练与推理支持

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。

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。
Torch-MUSA开源地址：
https://github.com/MooreThreads/torch_musa