昇思MindSpore是由华为推出的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。以下是其主要功能：

昇思官网：https://www.mindspore.cn/

昇思MindSpore主要功能：

        全场景支持

• 端-边-云全场景覆盖：支持在云端、边缘设备和终端设备上运行，满足不同场景下的AI应用需求，实现一次训练、多次部署。

• 多硬件支持：兼容多种硬件平台，包括昇腾（Ascend）、GPU、CPU等，提供统一的编程接口，方便开发者在不同硬件上进行开发和部署。

动静统一编程体验

• 动态图和静态图统一：提供动态图和静态图统一的编码方式，用户可以通过一行代码切换模式，兼顾开发效率和执行性能。

• Python编程范式：支持Python原生控制逻辑，用户可以使用Python编写复杂的神经网络模型，简化AI编程。

自动微分与优化

• 自动微分：采用源码转换（SCT）的自动微分机制，用户无需手动求导，只需关注模型算法的数学表达。

• 编译优化：通过MindCompiler进行全局性能优化，包括硬件无关的优化（如类型推导、自动微分、表达式化简）和硬件相关的优化（如自动并行、内存优化、图算融合）。

分布式训练

• 自动并行：支持自动并行训练，开发者无需编写复杂的分布式策略，只需在单机代码中添加少量代码即可实现分布式训练，提高训练效率。

• 分布式调试：提供分布式训练的调试工具，帮助开发者快速定位和解决问题。

高效数据处理

• 数据处理层：提供高效的数据处理功能，支持常用数据集的加载和预处理，用户可以灵活定义数据处理流程。

• Pipeline并行优化：支持数据处理的Pipeline并行优化，提高数据预处理的效率。

模型库与工具套件

• ModelZoo：提供丰富的预训练模型和开发套件，支持多种深度学习算法，方便开发者快速上手。

• MindSpore Extend：支持领域扩展库，如图神经网络（GNN）、深度概率编程等，满足不同领域的研究需求。

• MindSpore Science：提供科学计算行业套件，支持电磁仿真、药物分子仿真等科学计算任务。

可视化调试调优工具

• MindSpore Insight：提供可视化调试调优工具，用户可以直观地查看训练过程、优化模型性能、调试精度问题、解释推理结果。

安全增强库

• MindSpore Armour：提供安全增强功能，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，确保AI应用的安全性和可靠性。

多语言支持

• 多语言前端：支持Python、C/C++、Java等多种编程语言，未来计划支持更多语言，引入更广泛的第三方生态。

层次结构

• High-Level Python API：提供高级接口，支持训练推理管理、混合精度训练、调试调优等功能，方便用户控制整网的执行流程。

• Medium-Level Python API：提供中阶接口，支持网络层、优化器、损失函数等模块，用户可以灵活构建神经网络和控制执行流程。

• Low-Level Python API：提供低阶接口，支持张量定义、基础算子、自动微分等模块，用户可以实现更灵活的张量定义和求导计算。

开源社区

• 活跃社区：拥有活跃的开源社区，开发者可以参与代码贡献、问题讨论和项目合作，共同推动MindSpore的发展。

昇思MindSpore应用场景

• 计算机视觉：支持图像分类、目标检测、图像分割等任务，广泛应用于安防、医疗、工业等领域。

• 自然语言处理：支持文本分类、情感分析、机器翻译等任务，广泛应用于智能客服、内容推荐、语言模型等领域。

• 科学计算：支持电磁仿真、药物分子仿真等任务，广泛应用于科研、工程等领域。