昇思MindSpore是一个全场景深度学习框架,它旨在实现易开发、高效执行、全场景统一部署三大目标。以下是昇思MindSpore的主要功能:
- 易开发:
- API友好:MindSpore提供了友好的API接口,使得开发者能够轻松地构建和训练神经网络模型。
- 调试难度低:通过可视化调试调优工具MindSpore Insight,开发者可以直观地查看训练过程、优化模型性能、调试精度问题等,大大降低了调试难度。
- 高效执行:
- 计算效率高:MindSpore通过编译优化技术,如自动微分、代数化简、图算融合等,提高了计算效率。
- 数据预处理效率高:提供高效的数据加载和数据预处理功能,支持多种数据格式和数据操作。
- 分布式训练效率高:MindSpore统一了单机和分布式训练的编码方式,支持多种分布式训练策略,如数据并行、模型并行等,提高了分布式训练的效率。
- 全场景统一部署:
- 支持端、边、云不同场景的硬件:MindSpore支持包括昇腾系列产品、英伟达NVIDIA系列产品、Arm系列的高通骁龙、华为麒麟的芯片等在内的多种硬件平台,实现了全场景的统一部署。
- 提供神经网络训练、验证等基础API功能:MindSpore提供了丰富的神经网络算法网络、优化器、损失函数等模块,支持神经网络模型的训练和验证。
- 支持自动微分、自动并行等功能:这些功能使得开发者能够更高效地构建和训练神经网络模型。
- 多领域扩展:
- 提供大模型套件、领域套件、AI4S套件等:这些套件为用户提供了开箱即用的模型与功能接口,便于用户基于套件的预置模型进行研发使用与参考实现。
- 支持科学计算:通过MindSciences科学计算套件,MindSpore首次探索将科学计算与深度学习结合,支持电磁仿真、药物分子仿真等应用场景。
- 开发态友好:
- 表达层(MindExpression):为用户提供AI模型开发、训练、推理的接口,支持用户用原生Python语法开发和调试神经网络。
- 动静态图统一:MindSpore提供了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。
- 安全增强:
- 提供MindSpore Armour模块:为MindSpore提供AI安全机制,如对抗鲁棒性、模型安全测试、差分隐私训练等,保护用户的数据隐私和模型安全。
- 可视化与调试:
- 提供MindSpore Insight模块:支持对loss曲线、算子执行情况、权重参数变量等调试调优相关的数据进行可视化,方便用户在训练过程中进行调试调优。

综上所述,昇思MindSpore具有易开发、高效执行、全场景统一部署、多领域扩展、开发态友好、安全增强以及可视化与调试等多种功能,这些功能使得MindSpore成为一个强大且灵活的全场景深度学习框架。