原標(biāo)題：砥礪再出發(fā)，MindSpore開源一周年后的項(xiàng)目新思考

文|智能相對論（aixdlun）

作者|曾響鈴

2020年3月28日，華為開發(fā)者大會上宣布全場景AI計(jì)算框架MindSpore正式開源，并將致力于構(gòu)筑面向全球的開源社區(qū)，持續(xù)推動AI軟硬件應(yīng)用開源生態(tài)發(fā)展。

自開源以來，MindSpore獲得了開發(fā)者的廣泛關(guān)注。在短短的時間里，不僅獲得了頂級學(xué)術(shù)會議MICRO 2020的最佳論文提名，其社區(qū)還擁有超過3000個貢獻(xiàn)者、提交超過21000個PR、全球五大洲近20萬用戶安裝使用MindSpore社區(qū)版本。

目前，在開源領(lǐng)域最具權(quán)威性的榜單GitHub Trending Repositories中，MindSpore也多次登上了C++的日榜、周榜和月榜，這無疑是開發(fā)者對MindSpore項(xiàng)目熱忱與認(rèn)可的體現(xiàn)。

2021年3月28日—29日，即MindSpore開源一周年之際，社區(qū)在線上進(jìn)行全球直播，還邀請到AI大咖進(jìn)行分享，同時，也預(yù)告了MindSpore新特性、TinyMS工具，那么在這次直播大會中，究竟有哪些吸睛的“亮點(diǎn)”？

一、 立足于技術(shù)、經(jīng)驗(yàn)、開發(fā)者，活動成功描繪美好藍(lán)圖

首先，作為AI計(jì)算框架MindSpore開源的周年慶典，自然免不了技術(shù)上的共襄盛舉。

比如一鍵模型遷移、模型魯棒性檢測等，這些版本新特性無論是在效率提升、易用性，還是創(chuàng)新方面，都較之前有了顯著提升。

其次，此次活動不僅吸引了更多的開發(fā)者，還成功做到助力開發(fā)者共同成長。

MindSpore新特性著重提升了易用性，降低AI開發(fā)者的開發(fā)門檻，持續(xù)踐行普惠AI。同時在此次活動的“開發(fā)者分享”環(huán)節(jié)中，參與的開發(fā)者可以在輕松的氛圍下進(jìn)行面對面的思想交流和碰撞。

最后，大咖和專家們亮相此次活動，更是為一眾開發(fā)者奉上一場技術(shù)和思想的饕餮盛宴。

國內(nèi)、歐洲與北美的專家都分別在各自的專場中發(fā)表了專業(yè)性的演講。除此之外，活動還特意設(shè)置了“開源大咖說”與“AI大咖說”兩個環(huán)節(jié)，為與會者構(gòu)建了良好的學(xué)術(shù)氛圍。

作為MindSpore開源周年慶典，重點(diǎn)當(dāng)然是MindSpore新特性與TinyMS工具，那么相較之前，這次的變化又將為開發(fā)者們帶來哪些驚喜？

二、 加速產(chǎn)品迭代升級，MindSpore推動AI計(jì)算框架新發(fā)展

此次推出的MindSpore版本新特性中，在多個方面都煥然一新：

.效率上，基于昇騰計(jì)算平臺，Mindspore- MindData算子API提供DVPP支持，提供統(tǒng)一API，加速網(wǎng)絡(luò)推理數(shù)據(jù)預(yù)處理效率。

.創(chuàng)新上，拓展SPONGE的各種特色模塊，使其能夠描述大部分微觀體系并同時具有較高的計(jì)算和采樣效率。

.易用上，MindConverter幫助算法工程師將存量的基于三方框架開發(fā)的模型快速遷移至MindSpore生態(tài)。

.可靠上，MindArmour基于黑白盒對抗樣本、自然擾動等技術(shù)提供高效的魯棒性評測方案。

另外，此次發(fā)布的TinyMS工具同樣提升了開發(fā)者對已有框架的使用體驗(yàn)。

近些年隨著AI技術(shù)的蓬勃發(fā)展，業(yè)界不斷涌現(xiàn)出很多優(yōu)秀的深度學(xué)習(xí)框架。但由于AI技術(shù)的門檻較高，導(dǎo)致原生框架的API并不能滿足所有用戶/開發(fā)者的需求，這也使得業(yè)界出現(xiàn)了許多針對AI框架而定制開發(fā)的高階API項(xiàng)目。

TinyMS就是其中一員，其架構(gòu)目標(biāo)就囊括了極簡易學(xué)的高階API，支持從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到模型訓(xùn)練/推理到最終部署的全流程，模塊間解耦、易于擴(kuò)展，可以應(yīng)用在終端（如手機(jī)）、邊緣、云數(shù)據(jù)中心等全場景的低運(yùn)行時開銷支持，以及模型訓(xùn)練腳本的格式標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化。簡單來說，TinyMS能夠在面向全場景的開發(fā)和部署中，給予開發(fā)者更好的使用體驗(yàn)。

為了達(dá)到讓開發(fā)者通過TinyMS快速入門深度學(xué)習(xí)的目的，除了提供詳盡的文字教程外(https://tinyms.readthedocs.io/)，在B站也提供了全套的視頻教程指導(dǎo)(https://www.bilibili.com/video/BV1MB4y1P79S)

總的來說，MindSpore的版本新特性和TinyMS工具，分別在效率提升、易用性、創(chuàng)新以及使用體驗(yàn)方面都將成功推動AI計(jì)算框架新發(fā)展。當(dāng)然“第一槍”打響后，就是全方位的比拼了，而MindSpore能否“更上一層樓”？

三、 高位謀劃、群策群力，MindSpore能否“更上一層樓”？

目前，AI計(jì)算框架成全球科技巨頭“兵家必爭”。國外的谷歌、亞馬遜、Facebook等巨頭已經(jīng)培育了TensorFlow、MXnet、PyTorch等知名度較高的方案，國內(nèi)百度、阿里等也已推出了PaddlePaddle、X-DeepLearning等AI計(jì)算框架。

通過本次周年直播可以發(fā)現(xiàn)，MindSpore毫不遜色。

一方面，從運(yùn)營的角度來看，在短短一年的時間里，MindSpore已經(jīng)為廣大開發(fā)者提供了18個實(shí)用特性。

每次版本迭代，MindSpore都會發(fā)布視頻，從不同的角度介紹新版本特性，視頻總播放量超30萬；此外，MindSpore還與AI媒體合作聯(lián)合開展『輕松上手MindSpore』系列直播，收獲了超3萬的播放量。

經(jīng)過一年的打磨，MindSpore不僅成熟度逐漸提高，保障了項(xiàng)目的質(zhì)量，還為開發(fā)者提供了一個良好、活躍的開源平臺。在開源中國對碼云1000多萬個代碼倉的統(tǒng)計(jì)后發(fā)現(xiàn)，MindSpore的社區(qū)開發(fā)活躍度均在97分以上，總得分高達(dá)99，位列第一。

另一方面，在產(chǎn)品性能上，MindSpore也走在行業(yè)前列。

舉個例子，在深度學(xué)習(xí)中，隨著數(shù)據(jù)集和參數(shù)量的規(guī)模越來越大，訓(xùn)練所需的時間和硬件資源會隨之增加，最后會變成制約訓(xùn)練的瓶頸，效率問題一直困擾著深度學(xué)習(xí)框架。

因此分布式并行訓(xùn)練是當(dāng)前各廠商競爭的一個焦點(diǎn)。分布式并行訓(xùn)練，可以降低對內(nèi)存、計(jì)算性能等硬件的需求，是進(jìn)行訓(xùn)練的重要優(yōu)化手段。

版本新特性中介紹到MindSpore動態(tài)圖模式下已經(jīng)支持?jǐn)?shù)據(jù)并行，通過對數(shù)據(jù)按batch維度進(jìn)行切分，將數(shù)據(jù)分配到各個計(jì)算單元中進(jìn)行模型訓(xùn)練，從而縮短訓(xùn)練時間。

基于ResNet50 v1.5+ImageNet數(shù)據(jù)集測試，在昇騰計(jì)算硬件平臺，MindSpore動態(tài)圖模式分布式的表現(xiàn)，可以達(dá)到PyTorch典型分布式場景的1.6倍，靜態(tài)圖模式分布式的表現(xiàn)也可以達(dá)到TensorFlow典型分布式場景的2倍。

MindSpore之所以能做到這一點(diǎn)，主要得益于眾多企業(yè)和開發(fā)者在社區(qū)的貢獻(xiàn)。

總而言之，這次周年慶推出的版本新特性都使得MindSpore能在千行百業(yè)更多場景中具備更強(qiáng)的適用性，而群策群力、集思廣益的傳統(tǒng)，未來也將繼續(xù)延續(xù)。

不止是周年慶展現(xiàn)的這些驚喜，更令人期待的是，作為華為ICT基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)面向全球開發(fā)者的年度盛會，華為開發(fā)者大會2021（Cloud）將于2021年4月24日-26日在深圳大學(xué)城舉行。屆時，不僅將有超大規(guī)模參數(shù)模型、可解釋AI、MindSpore IoT支持等更加前衛(wèi)的特性，還匯聚業(yè)界大咖、華為科學(xué)家、頂級技術(shù)專家和眾多開發(fā)者，共同探討和分享最新的ICT技術(shù)在行業(yè)的深度創(chuàng)新和應(yīng)用。

閱讀原文：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-116746-1-1.html

*本文圖片均來源于網(wǎng)絡(luò)

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