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国内首个支持千亿参数大模型训练AI计算框架MindSpore 1.2发布

时间：2021-04-26 14:17:00 来源：网络整理

[中国，深圳，2021年4月26日]华为开发者大会2021(Cloud)期间(简称HDC. Cloud 2021)，国内首个支持千亿参数大模型训练的AI计算框架MindSpore 1.2正式发布。最新1.2版本带来了AI框架领域 “全自动并行、全场景AI、可解释推荐模型” 三大创新，让开发者尽享AI开发。

全自动并行

在静态图模式下，MindSpore融合了流水线并行、模型并行和数据并行三种并行技术，开发者只需编写单机算法代码，添加少量并行标签，即可实现训练过程的自动切分，使得并行算法性能调优时间从月级降为小时级，同时训练性能相比业界标杆提升40%。

在动态图模式下，MindSpore独特的函数式微分设计，能从一阶微分轻易地扩展到高阶微分，并进行整图性能优化，大幅提升动态图性能;结合创新的通讯算子融合和多流并行机制，较其它AI框架，MindSpore动态图性能提升60%。

全场景AI

MindSpore实现了在云、边、端不同场景下硬件设备的快速应用、高效运行与有效协同。通过全场景AI的能力，Huawei Watch GT的抬腕识别率提升了80%，时延小于5ms，模型小于1KB，大幅提升了用户体验。

·在云端：通过自适应模型切分和服务内分布式并行调度技术，可支持超大模型在多张加速卡上的推理部署，且推理性能较目前业界领先的serving服务方式提升30%;

·在边缘侧：通过自适应模型压缩技术，将CV类(Computer Vision 计算机视觉)模型压缩2/3，推理时间缩短50%，用户侧实测精度损失<1%，能有效解决边缘侧算力瓶颈;

·在端侧：模型即代码，将模型编译到代码里，实现了极小的ROM(Read-Only Memory储存内存)占用。同时，通过算子数据重排技术提升端侧Cache命中率，可降低推理时延，解决在超轻量IOT设备进行部署时受设备类型、内存等所限制的难题。

可解释推荐模型

MindSpore内置业界首个语义级可解释推荐模型TB-Net，基于原创知识图谱双向传导技术，从知识图谱的海量关系路径中，精准识别影响用户行为的核心特征和关键路径，提供个性化推荐和语义级的解释，可解释性评估指标相比业界模型提升63%。

自2020年3月开源以来，MindSpore社区拥有逾17万名开发者，软件下载量超过24万，在超过10个行业规模使用。此外，在码云(Gitee)上MindSpore的代码活跃度、影响力、社区活跃度、团队构建、流行趋势综合排名第一。目前，MindSpore已是发展最快的AI开源社区。

作为华为ICT基础设施业务面向全球开发者的年度盛会，华为开发者大会2021(Cloud)(简称HDC.Cloud 2021)于2021年4月24日-26日在深圳举行。本届大会以#每一个开发者都了不起#为主题，将汇聚业界大咖、华为科学家、顶级技术专家、天才少年和众多开发者，共同探讨和分享云、计算、人工智能等最新ICT技术在行业的深度创新和应用。有关大会的详细信息，请访问：https://developer.huaweicloud.com/HDC.Cloud2021.html

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