【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。
vLLM作為一款高效且便捷的大模型推理與服務框架，已在業內廣受好評。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，并實現了項目的全面開源。這意味著，開發者們可以基于該項目進行二次開發，或者將vLLM升級到社區提供的更新版本，以此推動AI技術的持續進步。
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，縮短了開發周期，更為開發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的發展注入新的活力，推動AI技術在更多領域實現廣泛應用與落地。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。
