基本介绍

本节将会对华为AI全栈进行整体介绍,并介绍MindSpore在其中的位置,对MindSpore感兴趣的开发者,最后可以参与MindSpore的社区并一键三连(Watch/Star/Fork)

华为昇腾AI全栈介绍

昇腾计算,是基于昇腾系列处理器构建的全栈AI计算基础设施及应用,包括昇腾Ascend系列芯片、Atlas系列硬件、CANN芯片使能、MindSpore AI框架、ModelArts、MindX应用使能等。

华为Atlas人工智能计算解决方案,是基于昇腾系列AI处理器,通过模块、板卡、小站、服务器、集群等丰富的产品形态,打造面向“端、边、云”的全场景AI基础设施方案,涵盖数据中心解决方案、智能边缘解决方案,覆盖深度学习领域推理和训练全流程。

昇腾AI全栈如下图所示:

昇腾全栈

下面简单介绍每个模块的作用:

  • Atlas系列产品:提供AI训练、推理卡及训练服务器(了解更多)。

  • CANN(异构计算架构):芯片使能、驱动层(了解更多)。

  • MindSpore(AI框架):全场景AI框架(了解更多)。

  • MindX SDK(昇腾SDK):行业SDK和应用解决方案(了解更多)。

  • ModelArts(AI开发平台):华为云AI开发平台(了解更多)。

  • MindStudio(全流程开发工具链):AI全流程开发IDE(了解更多)。

详细信息请点击华为昇腾官网

MindSpore介绍

MindSpore是一个全场景深度学习框架,旨在实现易开发、高效执行、全场景覆盖三大目标,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。

MindSpore总体架构如下图所示,下面介绍主要的扩展层(MindSpore Extend)、前端表达层(MindExpression,ME)、编译优化层(MindCompiler)和全场景运行时(MindRT)四个部分。

  • MindSpore Extend(扩展层):MindSpore的扩展包,期待更多开发者来一起贡献和构建。

  • MindExpression(表达层):基于Python的前端表达,未来计划陆续提供C/C++、Java等不同的前端;MindSpore也在考虑支持华为自研编程语言前端-仓颉,目前还处于预研阶段;同时也在做与Julia等第三方前端的对接工作,引入更多的第三方生态。

  • MindCompiler(编译优化层):图层的核心编译器,主要基于端云统一的MindIR实现三大功能,包括硬件无关的优化(类型推导、自动微分、表达式化简等)、硬件相关优化(自动并行、内存优化、图算融合、流水线执行等)、部署推理相关的优化(量化、剪枝等);其中,MindAKG是MindSpore的自动算子生成编译器,目前还在持续完善中。

  • MindRT(全场景运行时):这里含云侧、端侧以及更小的IoT。

MindSpore

设计理念

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。

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。

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。

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,例如设置context.set_context(mode=context.PYNATIVE_MODE)切换成动态图模式,设置context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE)即可切换成静态图模式,用户可拥有更轻松的开发调试及性能体验。

神经网络模型通常基于梯度下降算法进行训练,但手动求导过程复杂,结果容易出错。MindSpore的基于源码转换(Source Code Transformation,SCT)的自动微分(Automatic Differentiation)机制采用函数式可微分编程架构,在接口层提供Python编程接口,包括控制流的表达。用户可聚焦于模型算法的数学原生表达,无需手动进行求导。

随着神经网络模型和数据集的规模不断增加,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,例如设置context.set_auto_parallel_context(parallel_mode=ParallelMode.AUTO_PARALLEL)便可自动建立代价模型,为用户选择一种较优的并行模式,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模型思路。

层次结构

MindSpore向用户提供了3个不同层次的API,支撑用户进行网络构建、整图执行、子图执行以及单算子执行,从低到高分别为Low-Level Python API、Medium-Level Python API以及High-Level Python API。

MindSpore API

  • 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,通过Profiler接口调试神经网络性能。

  • 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ops.composite模块下的GradOperation算子计算函数在指定处的导数。

参与社区

欢迎每一个开发者都参与到MindSpore的社区里,为全场景AI框架MindSpore添砖加瓦!

  • MindSpore 官网:可以全方位了解MindSpore,包括安装、教程、文档、社区、资源下载和资讯栏目等(了解更多)。

  • MindSpore 代码

    • MindSpore Gitee:2020年Gitee千万开源项目中Gitee指数TOP1项目,一键三连(Watch/Star/Fork)即可随时跟踪MindSpore最新进展,参与issues讨论、提交代码!

    • MindSpore Github:Gitee的MindSpore代码镜像,习惯用github的开发者可以在这里进行MindSpore的学习,查看最新代码实现!

  • MindSpore 论坛:我们努力地服务好每一个开发者,在MindSpore无论是入门开发者还是高手大咖都能找到知音,共同学习,共同成长!(了解更多