摩尔线程 MUSA 架构完美融入 llama.cpp，推动 AI 推理新时代！
发布时间：2025-08-07 18:22:48 | 责任编辑：吴昊 | 浏览量：5 次
在全球人工智能技术飞速发展的今天，摩尔线程（Moore Threads）又有了新的突破！其自主研发的通用并行计算架构 MUSA（Meta-computing Unified System Architecture）日前宣布，成功适配了开源推理框架 llama.cpp。这一成就不仅展示了摩尔线程在 AI 生态系统中的进一步布局，也为广大开发者提供了更为高效的推理工具。
llama.cpp 是一个以纯 C/C++ 实现的大语言模型推理框架，以其轻量化的部署方式和跨硬件的兼容性备受瞩目。它不仅支持流行的 LLaMA 和 Mistral 等模型，还能够应用于多种多模态场景。这次适配意味着用户可以在摩尔线程的 MTT S80、S3000 和 S4000 系列 GPU 上，通过官方容器镜像高效地进行 AI 推理工作，极大提升了用户体验。
值得一提的是，今年 4 月，MUSA SDK 4.0.1 已经扩展到了 Intel 处理器以及国产海光平台，这次与 llama.cpp 的联动，更是为开发者们降低了部署大模型的门槛。开发者们只需简单配置，就能在本土 AI 硬件上轻松运行各种复杂的推理任务，为整个国内 AI 硬件生态注入了新的活力。
随着 AI 技术的不断演进，摩尔线程正以其创新的技术实力不断推动行业前行，进一步加速了 AI 推理框架的普及与应用。可以预见，未来在摩尔线程的推动下，AI 将会在各个领域展现出更加广泛的应用潜力，为用户带来更多的便利与可能。
摩尔线程自主研发的 MUSA 架构近期已完成对 llama.cpp 的适配，用户可在 MTT S80/S3000/S4000 等 GPU 上通过官方容器镜像使用 llama.cpp 支持大语言模型（如 LLaMA、Mistral、Qwen 等）的推理。MUSA 架构支持从 FP64 至 INT8 的完整精度谱系，原生支持 FP8 大模型训练及推理，通过 FP8 混合精度技术可将 Transformer 计算性能提升约 20%-30%。此外，摩尔线程的 MUSA 软件栈（如 muDNN、MCCL 等）和工具链（如 MUSIFY 代码移植工具）为开发者提供了从 CUDA 到 MUSA 的平滑迁移体验，助力 AI 应用的高效部署。
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