【ITBEAR】摩爾線程近日在國產GPU AI領域取得了顯著進展，其全新推出的大語言模型高速推理框架開源項目vLLM的MUSA移植版本已正式上線。此舉旨在為眾多開發(fā)者提供一個基于摩爾線程GPU進行MUSA移植的參考范例，從而進一步豐富和完善MUSA的應用生態(tài)。
vLLM作為一款高效且便捷的大模型推理與服務框架，已在業(yè)內廣受好評。摩爾線程針對vLLM的v0.4.2版本進行了精細化的移植適配工作，使其能夠充分支持摩爾線程GPU后端Device，并實現(xiàn)了項目的全面開源。這意味著，開發(fā)者們可以基于該項目進行二次開發(fā)，或者將vLLM升級到社區(qū)提供的更新版本，以此推動AI技術的持續(xù)進步。
值得關注的是，摩爾線程的MUSA架構在設計上具有前瞻性，同時其軟件棧對CUDA展現(xiàn)出了出色的兼容性。借助MUSIFY代碼自動轉換工具，用戶能夠輕松地將原有的CUDA代碼遷移至MUSA平臺，實現(xiàn)無縫替代。CUDA相關庫的調用亦可迅速替換為對應的MUSA加速庫，例如muDNN算子庫、MCCL集合通信庫以及muBLAS線性代數(shù)庫等。
通過這一系列舉措，摩爾線程不僅顯著提升了應用移植的效率，縮短了開發(fā)周期，更為開發(fā)者們提供了一整套實用的工具和腳本。這無疑將為國產GPU AI的發(fā)展注入新的活力，推動AI技術在更多領域實現(xiàn)廣泛應用與落地。如需獲取更多關于摩爾線程vLLM-MUSA開源項目的詳細信息，請訪問其GitHub頁面進行查閱。
