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国产GPU开发门槛降低:摩尔线程开源TileLang-MUSA工具,代码量减少90%

http://www.chaguwang.cn  2026-02-10  摩尔线程内幕信息

来源 :IT之家2026-02-10

  IT之家 2 月 10 日消息,摩尔线程于 2026 年 1 月 30 日宣布开源 TileLang-MUSA 项目,实现对 TileLang 编程语言的完整支持。今日再次重复发布公告。

  据介绍,该项目已在摩尔线程多代全功能 GPU 上完成验证,旨在通过高层抽象与编译器优化降低开发门槛,为国产算力平台提供高效的人工智能与高性能计算开发工具。

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  TileLang 是基于张量分块抽象的高性能 AI 算子编程语言,采用声明式语法与类 Python 前端,使开发者能够以近似数学公式的形式描述计算意图。该语言具备三大核心特性:通过高级抽象降低开发门槛,实现跨平台"一次编写、多架构运行"能力,并由编译器自动完成循环优化、内存调度等复杂操作。该技术已应用于 DeepSeek-V3 等大型模型研发,并在科学计算、硬件开发等领域发挥作用。

  本次开源的 TileLang-MUSA 项目专注于释放国产 GPU 性能潜力,已在 MTT S5000、MTT S4000 等训推一体智算卡完成验证。项目实现 TileLang 高层语义与摩尔线程 MUSA 架构的深度映射,支持自动调用张量核心指令、多级数据搬运优化及 Warp 级并行处理。目前原生算子单元测试覆盖率超过 80%,提供稳定开发基础。

  实测数据显示,使用 TileLang-MUSA 开发大语言模型关键算子时,相较手写 MUSA C++代码可减少约 90%代码量,在矩阵运算场景下性能可达手工优化版本的 95%,注意力机制算子达 85%。其自动调优机制可快速搜索最优分块策略,帮助开发者超越未优化基准实现。该项目支持开发者无缝迁移现有算子逻辑至国产 GPU 平台,并为不熟悉底层指令的工程师提供高层开发入口。

  摩尔线程计划持续优化编译器性能,深度集成主流 AI 框架,并扩展至 Transformer 等复杂模型架构的全局优化。

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