Moore Threads quickly completes full adaptation to the Qwen 3.5 model
摩尔线程宣布已在旗舰级 AI 训推一体全功能 GPU MTT S5000 上完成对阿里最新大模型 Qwen3.5 的全方位适配。此次支持充分展示了摩尔线程 MUSA 生态的成熟度与完备性，开发者可通过 MUSA C 编程语言及 Triton-MUSA 工具链高效完成模型部署与优化。
今日，摩尔线程宣布已在旗舰级 AI 训推一体全功能 GPU MTT S5000 上完成对阿里最新大模型 Qwen3.5 的全方位适配。此次支持充分展示了摩尔线程 MUSA 生态的成熟度与完备性，开发者可通过 MUSA C 编程语言及 Triton-MUSA 工具链高效完成模型部署与优化。
在 Qwen3.5 的适配过程中，摩尔线程验证了 MUSA 生态的两大核心能力：原生 MUSA C支持让开发者可直接使用 MUSA C 进行内核开发，大幅降低 CUDA 生态迁移门槛；深度兼容 Triton-MUSA则让开发者可使用熟悉的 Triton 语法编写高性能算子，并通过 Triton-MUSA 后端无缝运行在摩尔线程全功能 GPU 上。
针对 Qwen3.5 多模态模型采用的混合注意力机制，摩尔线程实现了原生优化。基于 muDNN 计算库和 MATE 开源算子库，为混合注意力机制中的长序列处理提供高效支撑，成功在 MTT S5000 上实现了该模型的高性能推理。这一成果不仅再次验证了国产全功能 GPU 算力平台对前沿大模型的广泛适配性与高效支持能力，也展示了软硬协同优化的显著成效。
从 GLM-5 到 MiniMax M2.5，再到如今的 Qwen3.5，摩尔线程始终保持着对国产顶尖大模型的极速跟进与适配。这种常态化的敏捷响应机制，不仅源于 MUSA 架构对主流 AI 生态的无缝兼容与持续优化的工具链支持，更标志着国产算力底座已具备从模型适配到高效部署的全链路支撑能力。未来，摩尔线程将持续深耕 MUSA 技术生态，以更坚实、易用的国产算力底座，助力更多前沿大模型第一时间落地应用，加速国产算力生态的繁荣建设。
本文来源：摩尔线程公众号
