Release Notes

MindSpore 2.7.0-rc1 Release Notes

主要特性及增强

Ascend

• [STABLE] 新增 O1 场景下的 GroupedMatmul 优化，支持该算子后融合 element-wise 算子，大幅减少数据搬运开销，提升计算效率。用户可以通过设置环境变量 MS_DEV_GRAPH_KERNEL_FLAGS为 "--enable_cluster_ops=GroupedMatmul"开启。

• [STABLE] 提升内存 tracker 易用性：用户可以通过 mindspore.runtime.memory_replay(file_path) 导入 tracker 数据，用于模型显存分析；通过设置 export MS_ALLOC_CONF=memory_tracker_path:file_path 设置 tracker 数据保存路径；通过设置 export MS_ALLOC_CONF=simple_tracker:true 仅保存每个内存块最后一个使用者，减少保存数据大小。

• [STABLE] 优化了图模式下ops.Custom原语针对aclnn类型的自定义算子功能，全面支持非Tensor类型输入，并自动加载RegInfo信息，显著提升了aclnn自定义算子的易用性和灵活性。

PyNative

• [STABLE] mindspore.nn.Cell.register_forward_hook 和 mindspore.nn.Cell.register_forward_pre_hook 新增 with_kwargs 参数（默认值：False），用于支持将 construct 调用时的关键字参数传递给 hook_fn。

• [STABLE] mindspore.Tensor.register_hook 现已支持对多输出算子的输出 Tensor 注册 hook。

• [STABLE] Cell自定义反向功能增强，支持返回值的类型和对应输入的数据类型和shape形状的校验和自动转换。

• [STABLE] Tensor增加Storage接口：支持通过Storage及其相关接口对内存进行操作，从而实现内存优化。

• [STABLE] 新增 C++ 的 ms::pynative::PyboostRunner 接口，方便自定义算子支持 PyNative 多级流水运行时。

并行

• [STABLE] 针对通信域可配HCCL缓存：communication.create_group 支持传入通信域额外配置 options，通过 hccl_config键值对设置通信域HCCL通信域缓存大小，避免多通信域下OOM。

• [STABLE] 支持CPU通信接口 mint.distributed.all_reduce/mint.distributed.barrier/mint.distributed.send/mint.distributed.recv，用户可通过这些接口使用对应的集合通信算子功能。

• [STABLE] 静态图模式场景，支持 AllGatherV 和ReduceScatterV正反向算子。

• [BETA] 支持通过mint.distributed.TCPStore类的成员方法实现数据缓存功能。

训练

• [STABLE] 重计算通信掩盖：支持对于完全重计算的两个Cell的计算通信进行互相掩盖，提升重计算场景模型的性能。

• [STABLE] 精度故障不重启快速恢复：支持当发生精度故障时，在不重启进程的情况下加载CheckPoint继续训练。

• [STABLE] 静默检测：支持对正反向计算中 MatMul结果进行校验。用户可以通过设置环境变量 MS_SDC_DETECT_ENABLE 为 1 使能，并通过 mindspore.utils.sdc_detect 模块的接口动态开启/关闭检测并获取结果。

推理

• [STABLE] vLLM MindSpore 插件现已适配 vLLM v0.8.3 版本，并支持 vLLM V1 新架构的基础特性，包含 Chunked Prefill、Automatic Prefix Caching 等推理能力，在服务化部署方面，新增支持运行 DeepSeek-V3/R1 DP/TP/EP 混合并行推理能力，有效提升模型全量及增量推理效率，同时降低显存开销；

工具

自2.3版本起MindInsight工具停止更新发布，相关文档已下架。原有系统调优数据可视化已整合至MindStudio Insight，标量可视化、参数分布图可视化和计算图可视化已整合至MindStudio Insight插件，请参阅《MindStudio Insight用户指南》。

• [STABLE] MindSpore Profiler支持接入msMonitor功能，支持用户通过在线监控工具采集性能数据。

• [STABLE] MindSpore Profiler增加record_shapes参数，支持用户采集框架侧下发算子的shape信息。

• [STABLE] MindSpore Profiler增加sys类资源类开关，支持sys资源类信息采集能力。

• [STABLE] MindSpore Profiler增加host_sys开关，支持系统调用类、存储类、cpu信息等host信息采集能力。

• [STABLE] MindSpore Profiler mstx模块提供domain功能，支持用户精细化控制mstx打点数据。

API 变更

• [STABLE] mindspore.mint API中部分DEMO状态的functional、nn和Tensor接口转为STABLE。mint接口当前大多仍为实验性接口，在图编译模式为O0/O1和PyNative模式下性能比ops更优。当前暂不支持O2编译模式(图下沉)及CPU、GPU后端，后续会逐步完善。

  mindspore.mint
  mindspore.mint.randomperm
  mindspore.mint.randn
  mindspore.mint.randint
  mindspore.mint.triu
  mindspore.mint.empty_like
  mindspore.mint.empty
  mindspore.mint.floor_divide

  mindspore.mint.nn
  mindspore.mint.nn.BatchNorm1d
  mindspore.mint.nn.BatchNorm2d
  mindspore.mint.nn.BatchNorm3d
  mindspore.mint.nn.PixelShuffle
  mindspore.mint.nn.Threshold

  mindspore.mint.nn.functional
  mindspore.mint.nn.functional.threshold
  mindspore.mint.nn.functional.threshold_
  mindspore.mint.nn.functional.pixel_shuffle

  mindspore.Tensor
  mindspore.Tensor.new_full
  mindspore.Tensor.new_empty
  mindspore.Tensor.floor_divide
  mindspore.Tensor.exponential_

• [STABLE] mindspore.ops API新增mindspore.ops.swiglu接口，当前仅支持Ascend后端。

• [STABLE] mindspore.ops API的mindspore.ops.svd接口现在额外支持了Ascend后端。

• [STABLE] mindspore.mint.nn.functional.silu和 mindspore.mint.nn.SiLU 新增支持了入参 inplace。

• [STABLE] communication.create_group 新增支持通信域额外配置 options。HCCL后端支持设置 options中的 hccl_config，针对通信域设置HCCL通信域缓存大小。

• [STABLE] mindspore.runtime增加mindspore.runtime.empty_cache的实现。

• [STABLE] mindspore.runtime.set_memory接口新增入参 huge_page_reserve_size。

• [STABLE] mindspore.runtime.set_cpu_affinity接口新增入参 module_to_cpu_dict。

• [STABLE] minspore.nn.Cell模块新增查看/保存模型状态的功能。新增接口：

  mindspore.nn.Cell
  cell.register_state_dict_post_hook
  cell.register_state_dict_pre_hook
  cell.state_dict
  cell.register_load_state_dict_pre_hook
  cell.register_load_state_dict_post_hook
  cell.load_state_dict

• [STABLE] minspore.nn.Cell模块查看/注册模型缓冲区的功能。新增接口：

  mindspore.nn.Cell
  cell.register_buffer
  cell.get_buffer
  cell.get_sub_cell
  cell.named_buffer
  cell.buffers

非兼容性接口变更

• runtime.set_cpu_affinity

  参数 affinity_cpu_list类型由字典变更为列表，仅针对单一进程自定义配置亲和CPU范围段。新增参数 module_to_cpu_dict，支持针对热点模块线程自定义配置CPU亲和策略。

  2.6	2.7
  >>> from mindspore.runtime import set_cpu_affinity >>> set_cpu_affinity(True, {"device0": ["10-19", "23-40"]})	>>> from mindspore.runtime import set_cpu_affinity >>> set_cpu_affinity(True, ["10-19", "23-40"], …                                {"main": [0,1,2,3], …                                 "runtime": [4,5,6], …                                 "pynative": [7,8,9]})

贡献者

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