近日，摩尔线程在推动国产GPU生态建设方面迈出了重要一步，宣布开源其高性能线性代数模板库MUTLASS。这一举措旨在助力开发者更高效地针对摩尔线程全功能GPU的MUSA Core及Tensor Core等单元进行编程，从而加速基于国产GPU的算子开发以及算法创新。

MUTLASS（MUSA Templates for Linear Algebra Subroutines）作为摩尔线程专为MUSA架构优化的高性能计算库，其开源地址位于GitHub平台。

在数值计算和深度学习领域，矩阵乘法（GEMM）及其变种是构建复杂上层应用的基石。然而，为了实现更高的算子融合效率或更创新的算法，开发者们往往需要超越标准化计算接口的限制，进行高性能的定制化算子开发。MUTLASS正是为满足这一需求而生，它采用了与muDNN库类似的分层分解及数据搬运策略，确保性能的充分发挥。

在本次开源的版本中，摩尔线程不仅适配了CuTe后端库，还为其增加了第三代MUSA架构的MMA计算原语，支持TF32/FP16/BF16/INT8等多种数据精度。以此为基础，MUTLASS初步实现了矩阵乘法、默认实例库、性能测试器及相关工具包的支持，为开发者提供了丰富的功能和工具。