昇思MindSpore详细介绍_价格_昇思MindSpore排名

昇思MindSpore详细介绍

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。

其中，易开发表现为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；全场景则指框架同时支持云、边缘以及端侧场景。

多领域扩展：提供大模型套件、领域套件、AI4S套件，为用户提供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。

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，其特有的动静态图统一能力使开发者可以兼顾开发效率和执行性能，同时该层在生产和部署阶段提供全场景统一的C++/Python接口。

运行态高效：

数据处理（MindSpore Data）：提供高性能的数据加载、数据预处理功能。

计算图构建（MindChute）：提供多种构图机制，支持基于Python AST的计算图翻译构建，也支持基于Python字节码的计算图构建能力。

编译优化（MindCompiler）：静态图模式的关键模块，以全场景统一中间表达（MindIR）为媒介，将前端函数整体编译成执行效率更高的底层语言，同时进行全局性能优化，包括自动微分、代数化简等硬件无关优化，以及图算融合、算子生成等硬件相关优化。

动态图直调：动态图模式的关键模块，基于统一的Python表达层接口，匹配Python的解释执行模式，进行逐接口的解释执行，反向执行过程中会复用统一的自动微分功能。

全场景部署和多样性硬件：运行时（MindRT）按照上层编译优化的结果对接并调用底层硬件算子，同时通过“端-边-云”统一的运行时架构，支持包括联邦学习在内的“端-边-云”AI协同。

其他：面向轻量化推理的离线转换工具与轻量化推理引擎MindSpore Lite，以及调试调优工具、MindSpore Armour等，用户可根据需要选择使用。