国产显卡加速替代CUDA 摩尔线程开源vLLM-MUSA：加速人工智能计算效率

近日，摩尔线程在推动国产GPU AI发展方面迈出了重要一步，正式上线了大语言模型高速推理框架开源项目vLLM的MUSA移植版本。这一举措为开发者提供了基于摩尔线程全功能GPU进行MUSA移植的范例，有助于进一步完善和拓展MUSA应用生态。

vLLM作为一个高效且易用的大模型推理和服务框架，在业界已得到广泛应用。摩尔线程基于vLLM的v0.4.2版本进行了移植适配，使其支持摩尔线程GPU后端Device，并实现了完全开源。这意味着开发者可以在此基础上进行二次开发、升级vLLM到社区更新版本等操作，进一步推动AI技术的发展。

值得一提的是，摩尔线程的MUSA架构具有先进性，并且其软件栈对CUDA具有优良的兼容性。通过MUSIFY代码自动转换工具，用户可以轻松地将原有的CUDA代码迁移到MUSA平台，实现替代。同时，CUDA相关库的调用也可以快速替换为相应的MUSA加速库。如算子库muDNN、集合通信库MCCL、线性代数库muBLAS等。

摩尔线程的这一举措不仅大幅提升了应用移植的效率，缩短了开发周期，还为开发者提供了一系列实用工具和脚本。这有助于加速国产GPU AI的发展，推动AI技术在更多领域的应用和落地。更多关于摩尔线程vLLM-MUSA开源项目的信息，可访问其GitHub页面进行了解。

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