目今位置:首页 → 电脑软件 → 已经看不懂当代二次元用语了 → yy6080无码AV午夜福利免费 v2.930 PC版
v5.703 安卓最新版
v7.136.3145 IOS版
v1.573.3235.940746 安卓免費版
v1.630.832.922356 PC版
v6.432 PC版
v6.437.6797.300229 安卓版
v7.489.3883 最新版
v3.111.8632.26888 安卓漢化版
v8.395 PC版
v9.853.934.993990 安卓免費版
v7.274.5034 安卓免費版
v9.36.8662 IOS版
v2.957.2306.621721 PC版
v7.60 安卓漢化版
v2.517.1577.307805 PC版
v4.383.213 最新版
v1.592.1365.82795 安卓免費版
v8.362.8436.409965 PC版
v8.736.5350 PC版
v7.209.911.155869 安卓免費版
v6.149.1798.125596 安卓免費版
v4.926 最新版
v9.317.7073 PC版
v3.935 安卓免費版
v3.884.6524.928516 安卓版
v4.168.9098.748867 安卓免費版
v4.52.7322 安卓版
v3.925 安卓最新版
v3.794.1467 安卓漢化版
v4.149.5464 安卓漢化版
v8.651.8591.535293 安卓版
v6.588.4679.417506 安卓免費版
v5.100.8728.489289 安卓免費版
v6.756 安卓漢化版
v3.454.2112.752800 安卓版
v1.715.7177.412257 PC版
v3.844.6.696268 PC版
v5.330.7833.220100 安卓漢化版
v8.739.940.561259 IOS版
v8.157 安卓版
v6.790.5196.173352 PC版
v7.272.4267.957264 最新版
v4.953.3125.943258 安卓漢化版
v1.481.6927 安卓免費版
v5.785.3565.3500 安卓免費版
v1.168.1970.767736 IOS版
v6.975.838 最新版
v8.0 安卓版
v8.823.1530.514292 安卓免費版
v4.40 安卓免費版
v8.660.6604.340351 最新版
v5.511.1438.998232 最新版
v9.940.9240.519168 安卓漢化版
v8.661.4494 最新版
v1.131.3718.7863 PC版
v1.646.4452.417188 PC版
v6.145.3479.66875 PC版
v2.781 IOS版
v2.229.8574 安卓免費版
v1.68.484.303206 PC版
v5.88.8127 安卓最新版
v3.123.9469.686150 安卓最新版
v6.453.5207.177456 安卓免費版
v3.318.126.410870 安卓最新版
v4.526.7921.256954 安卓版
v1.364 安卓最新版
v1.298.2486.142317 安卓漢化版
v1.992 IOS版
v4.906.2933.309513 PC版
v9.311.2551.972878 IOS版
v1.390 安卓版
v7.413 安卓最新版
v4.986 安卓最新版
v3.867 安卓免費版
v3.69 安卓免費版
v1.642.9095.575671 安卓版
v3.174 最新版
v9.798.6146.227229 安卓最新版
v6.355.6629.690186 最新版
v8.398.686.381668 安卓版
yy6080无码AV午夜福利免费
11月28日,据摩尔线程(688795.SH)官微新闻,克日,摩尔线程正式宣布PyTorch深度学习框架的MUSA扩展库——Torch-MUSA v2.7.0,新版本在功效集成、性能优化与硬件支持方面实现进一步突破。Torch-MUSA在短短一个月内,一连完成v2.5.0和v2.7.0两次版本更新,充分体现了摩尔线程在MUSA生态建设上的一连投入与快速迭代能力。
据先容,自v2.5.0起,Torch-MUSA版本号已与PyTorch主版本号坚持同步,便于开发者举行版本识别与治理。新版本进一步集成muSolver与muFFT等盘算加速库,显著提升重大盘算使命的执行效率;同时新增对统一内存装备(Unified Memory)的UMM支持,有用优化内存使用效率。
别的,新版本继续坚持与最新MUSA SDK的兼容性,支持使用MUSA SDK 4.2.0至4.3.0及更高版本举行编译。现在Torch-MUSA专属支持的算子总数已凌驾1050个,系统在性能与稳固性方面均实现进一步提升,为大模子训练与推理提供了更高效、更可靠的底层支持。
相关版本
多平台下载
审查所有0条谈论>网友谈论