昇思MindSpore和华为昇思MindSpore大模型学习打卡系列文章，本文仅供参考~

文章目录

• 前言
• 一、昇思MindSpore是什么？
• 二、执行流程
• 三、设计理念
• 四、层次结构
• 五、Huawei昇腾AI全栈

前言

        随着计算机大模型的不断发展，Ai这门技术也越来越重要，很多人都开启了Ai学习与应用，本文就介绍了昇思MindSpore大模型的基础内容。

一、昇思MindSpore是什么？

昇思MindSpore是一个全场景深度学习框架，旨在实现易开发、高效执行、全场景统一部署三大目标。
具体架构图：

·ModelZoo（模型库）：ModelZoo提供可用的深度学习算法网络，也欢迎更多开发者贡献新的网络(ModelZoo地址)。
·MindSpore Extend（扩展库）：昇思MindSpore的领域扩展库，支持拓展新领域场景，如GNN/深度概率编程/强化学习等，期待更多开发者来一起贡献和构建。
·MindSpore Science（科学计算）：MindScience是基于昇思MindSpore融合架构打造的科学计算行业套件，包含了业界领先的数据集、基础模型、预置高精度模型和前后处理工具，加速了科学行业应用开发。
·MindExpression（全场景统一API）：基于Python的前端表达与编程接口，支持两个融合（函数/OOP编程范式融合、AI+数值计算表达融合）以及两个统一（动静表达统一、单机分布式表达统一）。
·第三方前端：支持第三方多语言前端表达，未来计划陆续提供C/C++等第三方前端的对接工作，引入更多的第三方生态。
·MindSpore Data（数据处理层）：提供高效的数据处理、常用数据集加载等功能和编程接口，支持用户灵活地定义处理注册和pipeline并行优化。
·MindCompiler（AI编译器）：图层的核心编译器，主要基于端云统一的MindIR实现三大功能，包括硬件无关的优化（类型推导、自动微分、表达式化简等）、硬件相关优化（自动并行、内存优化、图算融合、流水线执行等）、部署推理相关的优化（量化、剪枝等）。
·MindRT（全场景运行时）：昇思MindSpore的运行时系统，包含云侧主机侧运行时系统、端侧以及更小IoT的轻量化运行时系统。
·MindSpore Insight（可视化调试调优工具）：昇思MindSpore的可视化调试调优工具，能够可视化地查看训练过程、优化模型性能、调试精度问题、解释推理结果（了解更多)。
·MindSpore Armour（安全增强库）：面向企业级运用时，安全与隐私保护相关增强功能，如对抗鲁棒性、模型安全测试、差分隐私训练、隐私泄露风险评估、数据漂移检测等技术（了解更多）。
–引自官网

二、执行流程

三、设计理念

· 支持全场景统一部署
· 提供python编程范式，简化Ai编程
·提供动态图和静态图统一的编码方式
·采用Ai和科学计算融合编程，使用户聚焦于模型算法的数学原生表达
·分布式训练

四、层次结构

提供3个层次api，支持user的Ai application（algorithm/model），高中低python api。

五、Huawei昇腾AI全栈

昇腾计算，是基于昇腾系列处理器构建的全栈AI计算基础设施及应用，包括昇腾Ascend系列芯片、Atlas系列硬件、CANN芯片使能、MindSpore AI框架、ModelArts、MindX应用使能等。
华为Atlas人工智能计算解决方案，是基于昇腾系列AI处理器，通过模块、板卡、小站、服务器、集群等丰富的产品形态，打造面向“端、边、云”的全场景AI基础设施方案，涵盖数据中心解决方案、智能边缘解决方案，覆盖深度学习领域推理和训练全流程。
–引用官网
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