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詳情介紹
MindSpore是一種適用于端邊云場景的新型開源深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練/推理框架。 MindSpore提供了友好的設(shè)計和高效的執(zhí)行，旨在提升數(shù)據(jù)科學(xué)家和算法工程師的開發(fā)體驗(yàn)，并為Ascend AI處理器提供原生支持，以及軟硬件協(xié)同優(yōu)化。
同時，MindSpore作為全球AI開源社區(qū)，致力于進(jìn)一步開發(fā)和豐富AI軟硬件應(yīng)用生態(tài)。
MindSpore特點(diǎn)：
自動微分
當(dāng)前主流深度學(xué)習(xí)框架中有三種自動微分技術(shù)：
基于靜態(tài)計算圖的轉(zhuǎn)換：編譯時將網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換為靜態(tài)數(shù)據(jù)流圖，將鏈?zhǔn)椒▌t應(yīng)用于數(shù)據(jù)流圖，實(shí)現(xiàn)自動微分。
基于動態(tài)計算圖的轉(zhuǎn)換：記錄算子過載正向執(zhí)行時網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行軌跡，對動態(tài)生成的數(shù)據(jù)流圖應(yīng)用鏈?zhǔn)椒▌t，實(shí)現(xiàn)自動微分。
基于源碼的轉(zhuǎn)換：該技術(shù)是從功能編程框架演進(jìn)而來，以即時編譯（Just-in-time Compilation，JIT）的形式對中間表達(dá)式（程序在編譯過程中的表達(dá)式）進(jìn)行自動差分轉(zhuǎn)換，支持復(fù)雜的控制流場景、高階函數(shù)和閉包。
TensorFlow早期采用的是靜態(tài)計算圖，PyTorch采用的是動態(tài)計算圖。靜態(tài)映射可以利用靜態(tài)編譯技術(shù)來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能，但是構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)或調(diào)試網(wǎng)絡(luò)非常復(fù)雜。動態(tài)圖的使用非常方便，但很難實(shí)現(xiàn)性能的極限優(yōu)化。
MindSpore找到了另一種方法，即基于源代碼轉(zhuǎn)換的自動微分。一方面，它支持自動控制流的自動微分，因此像PyTorch這樣的模型構(gòu)建非常方便。另一方面，MindSpore可以對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行靜態(tài)編譯優(yōu)化，以獲得更好的性能。
MindSpore自動微分的實(shí)現(xiàn)可以理解為程序本身的符號微分。MindSpore IR是一個函數(shù)中間表達(dá)式，它與基礎(chǔ)代數(shù)中的復(fù)合函數(shù)具有直觀的對應(yīng)關(guān)系。復(fù)合函數(shù)的公式由任意可推導(dǎo)的基礎(chǔ)函數(shù)組成。MindSpore IR中的每個原語操作都可以對應(yīng)基礎(chǔ)代數(shù)中的基本功能，從而可以建立更復(fù)雜的流控制。
自動并行
MindSpore自動并行的目的是構(gòu)建數(shù)據(jù)并行、模型并行和混合并行相結(jié)合的訓(xùn)練方法。該方法能夠自動選擇開銷最小的模型切分策略，實(shí)現(xiàn)自動分布并行訓(xùn)練。
目前MindSpore采用的是算子切分的細(xì)粒度并行策略，即圖中的每個算子被切分為一個集群，完成并行操作。在此期間的切分
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