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MUSA SDK v4.3.4 发布版本信息

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发布说明

MUSA SDK v4.3.4 版本基于MUSA SDK 4.3.0分支进行功能迭代和问题修复,现已正式发布。

具体支持平台详见下方列表。

支持平台

MTT S5000支持平台

CPUOS内核版本MUSA SDK包
IntelAlibaba Cloud Linux 35.10.134-13.al8.x86_64RPM
openEuler 22.03 (LTS-SP4)5.10.0-216.0.0.115.oe2203sp4.x86_64RPM
Debian GNU/Linux 125.15.120.ve.3u1-amd64DEB
TencentOS Server 4.46.6.92-34.1.tl4.x86_64RPM
Ubuntu 22.04.4 LTS5.15.0-105-genericDEB
AMDUbuntu 22.04.4 LTS5.15.0-105-genericDEB
HygonUbuntu 22.04.4 LTS5.15.0-105-genericDEB
Kylin Linux Advanced Server V10 (GFB)4.19.90-52.23.v2207.gfb08.ky10.x86_64RPM
Kylin Linux Advanced Server V11 (Swan25)6.6.0-32.7.v2505.ky11.x86_64RPM

本版本在原有支持基础上,新增或优化了以下环境的适配:

  • Hygon4 + Kylin V11 + S5000
  • Hygon4 + Kylin V10 SP3 + S5000
  • Intel + Tencent Server + S5000

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
  • 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
    • MUSA 基础线性代数加速库,MUSA BLAS Library,简称 muBLAS
    • MUSA 伪随机数生成加速库,MUSA RAND Library,简称 muRAND
    • MUSA 傅立叶变换加速库,MUSA FFT Library,简称 muFFT
    • MUSA 稀疏矩阵加速库,MUSA SPARSE Library,简称 muSPARSE
    • MUSA 线性代数求解加速库,MUSA SOLVER Library,简称 muSOLVER
    • MUSA 图像及信号处理加速库,MUSA Performance Primitives Library,简称 muPP
    • MUSA Thrust 并行计算加速库,MUSA Thrust Library,简称 muThrust
  • 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
  • Triton MUSA库,支持在摩尔线程 GPU 上高效运行 Triton DSL

主要更新

功能更新(Feature Updates)

  • VPU 支持

    • 正式支持 VPU 功能
  • 大模型与算子优化

    • 235B 模型支持
      • 支持 Attention splitkv + 负载均衡 (Load Balance)
      • 支持 Attention varlen_q + pack GQA
    • Flash Attention 增强
      • varlen 接口支持 qk dim 不等于 v dim 的场景
      • 支持 qk-head_dim=512, v_head_dim=512 配置
    • HunyuanVideo 优化:优化 FP8 GEMM 算子效率
  • 驱动与系统适配

    • 多客户环境适配:完成了多种国产 OS/服务器环境的特定适配

产品组件说明

包名称版本
mccl_rc2.1.4.PH1.tar.gz2.1.4
mudnn_rc3.1.4.PH1.tar.gz3.1.4
musa_3.3.4-server_amd64.deb3.3.4
musa_toolkits_rc4.3.4.tar.gz4.3.4
triton310_rc1.4.4_py310.tar.gz1.4.4