MUSA SDK v4.3.1 发布版本信息
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- 测试报告: MUSA Release 4.3.1 Test Report
发布说明
MUSA SDK v4.3.1 基于 MUSA SDK 4.3.0 分支进行功能扩展与问题修复，现已正式发布。
该版本是 首个正式支持 Host(Alinux) + Docker(Ubuntu) 环境的版本，同时也是 首个支持 deepep 功能的版本。
产品说明
摩尔线程 MUSA SDK 是一套完整的 GPU 并行计算开发环境，专为利用摩尔线程 GPU 加速程序而设计。通过 MUSA SDK，您能够轻松地利用 GPU 加速各种应用，涵盖企业数据中心、桌面、工作站以及云平台和超级计算机等多个领域。该套件包括了 GPU 加速库、调试和优化工具、C/C++编译器以及用于应用程序部署的运行时库等功能。作为一套完整的开发工具，MUSA SDK 包含了以下主要组件：
- MUSA Toolkits，包含底层编译器、MUSA 运行时库、Musify 工具以及MUSA-X 基础数学计算加速库
- muDNN，MT GPU 深度学习加速库
- MCCL，MT GPU 通信加速库
- MUSA SDK 依赖于摩尔线程 GPU 和摩尔线程 GPU 通用驱动程序，需要运行在带有摩尔线程 GPU的服务器/工作站/PC 中，并安装了通用 Linux 驱动程序的环境中运行
- MT GPU：MTT S5000, MTT S4000，MTT S3000，MTT S80, MTT X300 等
- 通用驱动软件
另外 MUSA SDK 可配合摩尔线程 提供的其他工具和软件提供更完整的 MUSA 计算功能
- GMI&MTML 工具，可提供显卡的管理监控功能并带有 C 函数接口
- 摩尔线程云原生套件，提供基于容器环境的 MUSA 计算并兼容 K8s 生态以及基于 RDMA 的GPU通信功能
功能描述
- 支持 SIMT(Single Instruction Multiple Thread，SIMT)架构并行编程模型
- 提供 MUSA 编程语言配套的编译器工具链 mcc，用于将 MUSA 应用程序源码编译为可以被 GPU识别的可执行文件
- MUSA 驱动与运行时库，提供完整的基于 MT GPU 的MUSA 运行环境
- 摩尔线程 MUSA 数学库提供了在 MT GPU 上优化过的数学函数库，包括
- 基础线性代数算子库 muBLAS(MUSA Basic Linear Algebra Subprograms)
- 快速傅里叶变换库 muFFT(MUSA Fast Fourier Transform)
- 基础性能元库 muPP (MUSA Performance Primitives)
- 随机数生成库 muRAND
- MCCL 通信，针对摩尔线程 GPU 和网络进行性能优化的多 GPU 和多节点通信基元。 MCCL 提供了 all-gather、all-reduce、broadcast、reduce、reduce-scatter、point-to-point send 和 receive等原语，这些原语均经过优化，可通过节点内的 PCIe 和 MTLink 高速互联以及节点间的InfiniBand 网络实现高带宽和低延迟
- muDNN 库，针对深度学习领域和人工智能模型算法优化的函数库，提供高度优化的数学和数据处理任务的函数，包括张量运算，神经网络层计算，损失函数计算等
主要更新
系统与特性增强
- 首次支持 Host(Alinux) + Docker(Ubuntu) 环境
- 首次支持 deepep 功能
Bug 修复
以下问题已在本版本修复：
| ID | 问题描述 |
|---|---|
| SW-65673 | 【Intel+S5000+Alinux】moe32B 双机 found NaN in local forward loss calculation |
| SW-65669 | 【Intel+S5000+Alinux】ds 236B 八机八小时报错: MCCL operations failed or timed out |
| SW-65668 | 【Intel+S5000+Alinux】执行 modprobe -rv mtgpu 卸载 GPU 驱动导致系统重启 |
| SW-65665 | 【Intel+S5000+Alinux】vllm DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 停止服务后显存残留未释放 |
| SW-65663 | 【Intel+S5000+Alinux】train_deepseek_16b_bf16/fp8 训练报错 1000003-gpu_memory_page_fault |
| SW-65662 | 【Intel+S5000+Alinux】train_moe32b_bf16/fp8 拉起训练失败: impl MUDNN failed in ConcatRun |
| SW-65660 | 【Alinux】【S5000】rc4.3.1 hip 测试集新增 catch_hipMultiThreadStreams2 fail |
| SW-65657 | 【Intel+S5000+Alinux】msys 抓取数据时报错，缺少 libcapstone.so.4 |
| SW-65652 | 【msys】【master】0930 master 分支 msys 仓库 ci-verify 测试任务失败（block 4.3.1 合入） |
| SW-65650 | 【Intel+S5000+Alinux】双机 MCCL MPI 报错 |
| SW-65615 | 【Intel+S5000+Alinux】llama3 单机八卡测试吞吐量不稳定 |
| SW-65487 | 【Intel+S5000+Ubuntu】0926 daily build 缺少 muDNN benchmark |
| SW-65473 | 【Intel+S5000+Alinux】4.3.0 0926 bert 测试报错 initialization error |
| SW-65414 | 【Intel+S5000+Alinux3】muBlas_cts 用例偶现 "test_mublasLtMatmul_16fpedantic" 失败 |
| SW-65404 | FW 运行触发 meta pagefault |
| SW-65371 | 【Intel+S5000+Ubuntu】torch_musa 查询版本时报错 Bus error (core dumped) |
| SW-65313 | 【Intel+S5000+Alinux3】musa_cts test_hipAPIStreamDisable2 偶现失败 |
| SW-65303 | 【Intel+S5000+Alinux3】musa_cts test_hip_catch_hipMultiThreadStreams2 coredump |
| SW-65294 | 【Intel+S5000+Alinux3】musa_cts “visible_device” 部分用例执行失败 |
| SW-65270 | 【S4000】【mccl】Graph 单机8卡测试 LL 协议 alltoall/gather 超时 |
| SW-65159 | 【Intel+S5000+Alinux3】Host Alinux 启动 Docker Ubuntu 时无法映射 libmusa.so |
| SW-65149 | 【Intel+S5000+Alinux3】执行 mccl_cts 双机测试时 all_reduce_perf 报版本不匹配 |
| SW-65123 | 【Intel+S5000+Alinux3】Host Alinux + Docker Ubuntu 双机模型无法拉起（单机正常） |
| SW-64555 | 【推理】【S5000】0901 软件栈存在降速问题 |
兼容环境
兼容与测试结果详见 4.3.1 测试报告
产品组件说明
| 包名称 | 版本号 |
|---|---|
| 2b7815d0_moore-perf-system_2025-10-09_x86_64_internal.deb | 2025-10-09 |
| mccl_rc2.1.1.PH1.tar.gz | rc2.1.1.PH1 |
| mt-datacenter-gpu-manager_amd64_v1.1.0_36b03b075.deb | v1.1.0 |
| mtml-2.2.0-Linux.deb | 2.2.0 |
| mudnn_bench_rc3.1.1.PH1.tar.gz | rc3.1.1.PH1 |
| mudnn_rc3.1.1.PH1.tar.gz | rc3.1.1.PH1 |
| musa_3.3.1-server_amd64.deb | 3.3.1 |
| musa_toolkits_rc4.3.1.tar.gz | rc4.3.1 |
| triton_rc1.4.1_py310.tar.gz | rc1.4.1 |
