基本介绍

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本节将会整体介绍昇思MindSpore和华为昇腾AI全栈,并介绍昇思MindSpore在华为昇腾AI全栈中的位置。对昇思MindSpore感兴趣的开发者,最后可以参与昇思MindSpore的社区并一键三连(Watch/Star/Fork)

昇思MindSpore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。

昇思MindSpore总体架构如下图所示:

MindSpore-arch

  • ModelZoo(模型库):ModelZoo提供可用的深度学习算法网络,也欢迎更多开发者贡献新的网络(ModelZoo地址)。

  • Extend(扩展库):昇思MindSpore的领域扩展库,支持拓展新领域场景,如GNN/深度概率编程/强化学习等,期待更多开发者来一起贡献和构建。

  • Science(科学计算):MindScience是基于昇思MindSpore融合架构打造的科学计算行业套件,包含了业界领先的数据集、基础模型、预置高精度模型和前后处理工具,加速了科学行业应用开发(了解更多)。

  • Expression(全场景统一API):基于Python的前端表达与编程接口。同时未来计划陆续提供C/C++、华为自研编程语言前端-仓颉(目前还处于预研阶段)等第三方前端的对接工作,引入更多的第三方生态。

  • Data(数据处理层):提供高效的数据处理、常用数据集加载等功能和编程接口,支持用户灵活的定义处理注册和pipeline并行优化。

  • Compiler(AI编译器):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)。

  • Runtime(全场景运行时):昇思MindSpore的运行时系统,包含云侧主机侧运行时系统、端侧以及更小IoT的轻量化运行时系统。

  • Insight(可视化调试调优工具):昇思MindSpore的可视化调试调优工具,能够可视化地查看训练过程、优化模型性能、调试精度问题、解释推理结果(了解更多)。

  • Armour(安全增强库):面向企业级运用时,安全与隐私保护相关增强功能,如对抗鲁棒性、模型安全测试、差分隐私训练、隐私泄露风险评估、数据漂移检测等技术(了解更多)。

执行流程

有了对昇思MindSpore总体架构的了解后,我们可以看看各个模块之间的整体配合关系,具体如图所示:

MindSpore

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。

左边蓝色方框的是MindSpore主体框架,主要提供神经网络在训练、验证相关的基础API功能,另外还会默认提供自动微分、自动并行等功能。

蓝色方框往下是MindSpore Data模块,可以利用该模块进行数据预处理,包括数据采样、数据迭代、数据格式转换等不同的数据操作。在训练的过程会遇到很多调试调优的问题,因此有MindSpore Insight模块对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。

AI安全最简单的方式就是从攻防的视角来看,例如,攻击者在训练阶段掺入恶意数据,影响AI模型推理能力,于是MindSpore推出了MindSpore Armour模块,为MindSpore提供AI安全机制。

蓝色方框往上的内容跟算法开发相关的用户更加贴近,包括存放大量的AI算法模型库ModelZoo,提供面向不同领域的开发工具套件MindSpore DevKit,另外还有高阶拓展库MindSpore Extend,这里面值得一提的就是MindSpore Extend中的科学计算套件MindSciences,MindSpore首次探索将科学计算与深度学习结合,将数值计算与深度学习相结合,通过深度学习来支持电磁仿真、药物分子仿真等等。

神经网络模型训练完后,可以导出模型或者加载存放在MindSpore Hub中已经训练好的模型。接着有MindIR提供端云统一的IR格式,通过统一IR定义了网络的逻辑结构和算子的属性,将MindIR格式的模型文件 与硬件平台解耦,实现一次训练多次部署。因此如图所示,通过IR把模型导出到不同的模块执行推理。

设计理念

  • 支持全场景协同

    昇思MindSpore是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,例如设置set_context(mode=PYNATIVE_MODE)切换成动态图模式,设置set_context(mode=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。

  • 采用函数式可微分编程架构,使用户聚焦于模型算法的数学原生表达

    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。昇思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。

  • 统一单机和分布式训练的编码方式

    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

昇思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,从高到低分别为High-Level Python API、Medium-Level Python API以及Low-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。

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

参与社区

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

  • 昇思MindSpore 官网:可以全方位了解昇思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)。

  • 昇思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!

  • 昇思MindSpore 论坛:我们努力地服务好每一个开发者,在昇思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

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