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近日，摩爾線程宣布正式開源高性能線性代數模板庫MUTLASS，這一舉措旨在幫助開發者更高效地針對摩爾線程GPU的MUSA Core及Tensor Core等單元進行編程，從而加速基于國產GPU的算子開發以及算法創新。MUTLASS的開源地址為：https://github.com/MooreThreads/mutlass。 作為摩爾線程專為自研MUSA架構優化的高性能計算庫，MUTLASS（MUSA Templates for Linear Algebra Subroutines）是基于開源模板庫CUTLASS進行的MUSA適配和定制化開發、優化。在數值計算和深度學習領域，矩陣乘法（GEMM）及其變種（如FlashAttention、Convolution）是構建復雜上層應用的基石。然而，為了追求更高的算子融合效率或更創新的算法，開發者們往往需要超越標準化計算接口的限制，如標準BLAS接口以及芯片廠商的計算庫接口，以實現高性能的定制化算子。MUTLASS正是為滿足這一需求而設計。 針對矩陣乘法及相關變種，MUTLASS提供了一系列高性能的C++模板組件，并采用了與muDNN庫類似的分層分解及數據搬運策略，以確保性能的充分發揮。在本次開源的版本中，摩爾線程適配了CuTe后端庫，為其增加了第三代MUSA架構的MMA計算原語，支持TF32/FP16/BF16/INT8等多種數據精度。以此為基礎，初步實現了矩陣乘法、默認實例庫、性能測試器及相關工具包的支持。 借助MUTLASS，開發者們既可以靈活復用不同層級的模板組件，也可以按需修改各種模板組件的實現細節，以較低的開發成本實現定制化的高性能算子。這將在摩爾線程全功能GPU上充分釋放性能，并鼓勵開發者嘗試更多的算法創新。摩爾線程表示，將持續優化MUTLASS的性能，并不斷引入新的功能。 摩爾線程的這一開源舉措，不僅為開發者提供了更為便捷和高效的工具，同時也展示了摩爾線程在推動國產GPU生態建設方面的堅定決心。此前，摩爾線程已經相繼開源了OpenCV-MUSA計算機視覺庫、MooER音頻理解大模型以及vLLM-MUSA大語言模型高速推理框架，這些開源項目都在不同程度上促進了基于摩爾線程GPU的應用開發和算法創新。 |
