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mthreads/musa是MUSA SDK开发与运行时Docker镜像,用于在MTGPU上开发和部署异构计算任务(如AI推理、图形渲染等),类似NVIDIA CUDA镜像,便于容器环境快速集成MUSA工具链与库。
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MUSA SDK Docker镜像文档

📦 镜像概述

mthreads/musa 是MUSA SDK开发与运行时Docker镜像,用于支持在MTGPU(摩尔线程GPU)上开发和部署异构计算任务,如AI推理、图形渲染等。其设计思路类似于NVIDIA的CUDA镜像,预安装MUSA工具链,便于在容器环境中快速集成,简化MTGPU应用的开发与部署流程。

🏷️ 镜像标签说明

镜像标签遵循以下格式:

<musa-version>-<type>-ubuntu<version>-<arch>

✅ 基础镜像

标签示例说明
rc4.2.0-runtime-ubuntu22.04-amd64运行时镜像,仅包含必要运行库(如libmusart)
rc4.2.0-devel-ubuntu22.04-amd64开发镜像,包含编译器、工具链、头文件等

基础镜像适合部署一般性MUSA应用与模型,不包含muDNN加速库。

⚡ 带muDNN的镜像

标签示例说明
rc4.0.1-mudnn-runtime-ubuntu22.04带有muDNN推理加速的运行时镜像
rc4.0.1-mudnn-devel-ubuntu22.04带有muDNN的开发镜像,适合训练与优化

此类镜像额外集成muDNN(Moore Threads Deep Neural Network库),可显著提升推理/训练性能。

🚀 核心功能与特性

  • 双环境支持:提供运行时(runtime)和开发(devel)两种镜像类型,分别满足应用部署与开发调试需求。
  • 工具链预配置:镜像内置完整MUSA工具链,无需手动安装编译器、头文件及核心库,开箱即用。
  • 深度学加速**:部分镜像集成muDNN库,针对深度学**任务提供专用优化,提升推理与训练效率。
  • 系统兼容性:基于Ubuntu系统构建,支持amd64架构,适配MTGPU硬件环境。

📋 使用场景

  • 异构计算开发:利用devel镜像在MTGPU上开发AI推理、图形渲染等异构计算应用,获取完整编译与调试工具支持。
  • 应用部署:通过runtime镜像部署已开发的MUSA应用,确保运行环境一致性,简化跨环境部署流程。
  • 深度学任务**:选择带muDNN的镜像,加速深度学**模型的训练与推理过程,提升计算性能。

💻 使用方法示例

拉取镜像

根据需求拉取对应标签的镜像:

bash
# 拉取基础开发镜像
docker pull mthreads/musa:rc4.2.0-devel-ubuntu22.04-amd64

# 拉取带muDNN的运行时镜像
docker pull mthreads/musa:rc4.0.1-mudnn-runtime-ubuntu22.04

运行容器

开发环境容器

启动开发容器并挂载本地代码目录(假设代码位于./musa-project):

bash
docker run -it --rm --gpus all \
  -v $(pwd)/musa-project:/workspace \
  mthreads/musa:rc4.2.0-devel-ubuntu22.04-amd64 /bin/bash

运行时容器

部署应用时运行runtime容器:

bash
docker run -it --rm --gpus all \
  -v $(pwd)/my-app:/app \
  mthreads/musa:rc4.0.1-mudnn-runtime-ubuntu22.04 \
  /app/run_musa_app.sh

验证环境

容器内执行以下命令验证MUSA环境是否正常:

bash
# 查看MUSA设备信息(类似nvidia-smi)
musa-smi

# 编译并运行示例程序(开发镜像中)
cd /workspace
musa-g++ hello_musa.cpp -o hello_musa
./hello_musa

注意:运行容器时需确保Docker环境已安装MTGPU驱动,且支持--gpus参数(需Docker 19.03+版本)。

用户好评

来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务

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oldzhang

运维工程师

Linux服务器

5

"Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。"