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昇思MindSpore
学习昇思大模型的第一天,先了解一下此模型的架构,设计理念,以及层次结构,昇思大模型(MindSpore)的优点有很多,易开发,高效执行,全场景统一部署,是一个全场景深度学习框架
易开发的具体表现为API友好,调试难度低,高效执行包括计算效率,数据预处理效率和分布式训练效率
全场景具体体现在框架同时支持运,边缘以及端侧场景
总架构如下图:
昇思MindSpore作为全场景AI框架，所支持的有端（手机与IOT设备）、边（基站与路由设备）、云（服务器）场景的不同系列硬件，包括昇腾系列产品、英伟达NVIDIA系列产品、Arm系列的高通骁龙、华为麒麟的芯片等系列产品。
设计理念
支持全场景统一部署
昇思MindSpore源于全产业的最佳实践，向数据科学家和算法工程师提供了统一的模型训练、推理和导出等接口，支持端、边、云等不同场景下的灵活部署，推动深度学习和科学计算等领域繁荣发展。
提供Python编程范式，简化AI编程
昇思MindSpore提供了Python编程范式，用户使用Python原生控制逻辑即可构建复杂的神经网络模型，AI编程变得简单。
提供动态图和静态图统一的编码方式
目前主流的深度学习框架的执行模式有两种，分别为静态图模式和动态图模式。静态图模式拥有较高的训练性能，但难以调试。动态图模式相较于静态图模式虽然易于调试，但难以高效执行。 昇思MindSpore提供了动态图和静态图统一的编码方式，大大增加了静态图和动态图的可兼容性，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，用户可拥有更轻松的开发调试及性能体验。例如：
设置set_context(mode=PYNATIVE_MODE)可切换成动态图模式。
设置set_context(mode=GRAPH_MODE)可切换成静态图模式。
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
在友好支持AI模型训练推理编程的基础上，扩展支持灵活自动微分编程能力，支持对函数、控制流表达情况下的微分求导和各种如正向微分、高阶微分等高级微分能力的支持，用户可基于此实现科学计算常用的微分函数编程表达，从而支持AI和科学计算融合编程开发。
分布式训练原生
随着神经网络模型和数据集的规模不断增大，分布式并行训练成为了神经网络训练的常见做法，但分布式并行训练的策略选择和编写十分复杂，这严重制约着深度学习模型的训练效率，阻碍深度学习的发展。MindSpore统一了单机和分布式训练的编码方式，开发者无需编写复杂的分布式策略，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，大大降低了AI开发门槛，使用户能够快速实现想要的模型。
层次结构
昇思MindSpore向用户提供了3个不同层次的API，支撑用户进行AI应用（算法/模型）开发
High-Level Python API
第一层为高阶API，其在中阶API的基础上又提供了训练推理的管理、混合精度训练、调试调优等高级接口，方便用户控制整网的执行流程和实现神经网络的训练推理及调优。例如用户使用Model接口，指定要训练的神经网络模型和相关的训练设置，对神经网络模型进行训练。
Medium-Level Python API
第二层为中阶API，其封装了低阶API，提供网络层、优化器、损失函数等模块，用户可通过中阶API灵活构建神经网络和控制执行流程，快速实现模型算法逻辑。例如用户可调用Cell接口构建神经网络模型和计算逻辑，通过使用Loss模块和Optimizer接口为神经网络模型添加损失函数和优化方式，利用Dataset模块对数据进行处理以供模型的训练和推导使用。
Low-Level Python API
第三层为低阶API，主要包括张量定义、基础算子、自动微分等模块，用户可使用低阶API轻松实现张量定义和求导计算。例如用户可通过Tensor接口自定义张量，使用grad接口计算函数在指定处的导数。
