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内容提要
摩尔线程发布了Torch-MUSA v2.1.1，增强了对大规模深度学习模型的支持，优化了编译性能和内存管理，新增分布式训练和3D支持，简化了集成流程，提升了用户体验。
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关键要点
- 摩尔线程发布了Torch-MUSA v2.1.1，增强了对大规模深度学习模型的支持。
- 新版本在编译性能和内存管理方面进行了优化。
- 新增分布式训练支持，提升大模型的训练效率。
- 集成了AOTInductor，优化推理部署流程。
- 新增可插拔的MUSA内存统一系统分配器，缓解GPU内存碎片化问题。
- 增强了Triton-MUSA后端，提升编译效率。
- 扩展对PyTorch3D计算库的支持，确保3D深度学习工作流的流畅运行。
- 引入MUSA Graphs后端，降低主机开销，实现端到端计算加速。
- 集成muSolver计算库，提升计算效率和数值稳定性。
- 新增融合算子，提升训练效率。
- 持续优化算子性能，支持超过950个算子。
- 简化集成流程，用户无需显式调用导入。
- 确保与主流PyTorch生态工具链的兼容性。
- 持续优化FP8混合精度训练和通信优化。
- 未来计划支持PyTorch 2.7，并持续优化性能与功能。
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