昇思MindSpore AI框架百科全书介绍
昇思MindSpore是由华为于2019年8月推出的新一代全场景AI框架，旨在实现易开发、高效执行、全场景统一部署三大目标。自2020年3月28日华为宣布昇思MindSpore正式开源以来，该框架迅速成为AI领域的热门话题，吸引了众多开发者和研究人员的关注。
一、基本概述
中文名：昇思
外文名：MindSpore
开源时间：2020年3月28日
开发商：华为
类型：机器学习库
硬件平台：Ascend 910、GPU CUDA10.1、GPU CUDA11.1、CPU
操作系统：EulerOS、Ubuntu、Windows
编程语言：Python
二、核心特性
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全场景统一部署：昇思MindSpore支持云、边缘以及端侧场景的统一部署，满足终端、边缘计算、云全场景的需求。
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动静态统一编码：昇思MindSpore提供动态图和静态图统一的编码方式，用户无需开发多套代码，仅变更一行代码便可切换动态图/静态图模式，大大增加了静态图和动态图的可兼容性。
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分布式训练原生支持：昇思MindSpore统一了单机和分布式训练的编码方式，开发者在单机代码中添加少量代码即可实现分布式训练，提高神经网络训练效率。
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高效执行：昇思MindSpore在计算效率、数据预处理效率和分布式训练效率方面表现优异，能够充分挖掘异构硬件的算力。
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丰富的扩展功能模块：昇思MindSpore提供了模型库、扩展库、科学计算、全场景统一API、数据处理层、AI编译器、全场景运行时、可视化调试调优工具和安全增强库等丰富的功能模块，满足不同领域和应用场景的需求。
三、技术架构
昇思MindSpore整体架构分为四层：
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模型层：提供预置的模型和开发套件，以及图神经网络（GNN）、深度概率编程等热点研究领域拓展库。
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表达层（MindExpression）：为开发者提供AI模型开发、训练、推理的接口，支持原生Python语法开发和调试神经网络，同时提供全场景统一的C++接口。
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编译优化（MindCompiler）：作为AI框架的核心，以全场景统一中间表达（MindIR）为媒介，将前端表达编译成执行效率更高的底层语言，同时进行全局性能优化。
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运行时：按照上层编译优化的结果对接并调用底层硬件算子，支持包括联邦学习在内的“端-边-云”AI协同。
四、应用场景与优势
昇思MindSpore在多个领域展现了广泛的应用前景和显著优势。例如，在电力行业，昇思MindSpore有效支持了南方电网公司自主创新的电力大模型“大瓦特”的研发与部署，推动了电力行业人工智能的自主创新发展。此外，昇思MindSpore还在科学计算、智能制造、交通等多个领域取得了显著成果。
五、版本迭代与发展
自开源以来，昇思MindSpore不断迭代升级，功能日益完善。最新版本的昇思MindSpore进一步探索前沿技术，如细粒度多副本并行、训推一体架构等，有效提升了极简易用的特性，帮助开发者更灵活地实现大模型创新。
六、总结
昇思MindSpore作为华为自研的新一代全场景AI框架，凭借其全场景统一部署、动静态统一编码、高效执行等核心特性，以及丰富的扩展功能模块和广泛的应用场景，已经成为AI领域的重要力量。未来，随着技术的不断发展和应用的持续深入，昇思MindSpore有望在更多领域发挥重要作用，推动人工智能技术的创新与发展。
