华为昇思：开源两年成果初现

两年开源将迎拐点

华为昇腾计算业务副总裁田昆阳说：“华为开源昇思MindSpore两年，年轻且充满活力，底层支持的模型类型和数量非常丰富，能够支撑全场景AI应用。”截至2022年3月，昇思MindSpore社区加载量突破140万，社区贡献者超4000人，服务企业数量超5000家，与120多个科研院所展开合作。

田昆阳说：“我们去年抓原生大模型，就是基于昇思MindSpore构筑的自主可控的大模型，鹏城神农、鹏城盘古、洛迦NET、紫东太初等是4个已经发布的大模型，在研发中的还有十多个，我们通过大模型收编小模型，做大泛化性、覆盖多场景，在这个赛道上我们还要坚持下去。”

目前，昇思MindSpore的开发者已经突破64万，重心贡献者近1500名，外部贡献者740名。“ 这达到了一种临界状态，外部的贡献者已经超过华为内部的编程人员，整体份额预估达到5.6%，开源两年已经打下一个很好的生态基础，拐点马上要到来。”田昆阳表示，今年随着南向芯片越来越丰富，我们希望未来整体份额能够达到20%。

华为将昇思MindSpore作为AI的根技术来培养，AI框架就是在实用数据上用AI算力孵化算法，因此AI框架是开发的必备工程，实际上也以看作是AI开发的操作系统。“我们把AI框架打造成根技术，根繁叶茂才能长久发展。”

此外，昇思MindSpore重心也放在培养人才上，一方面与教育部合作培养，另一方面计划打造昇思开源创新基地，通过社团运作等多种方式，目标要覆盖200多所科研高校，打下一个扎实的人才基础。


昇思MindSpore下一步重点

据昇思MindSpore首位架构师金雪锋介绍，昇思MindSpore在能力上下一步将有四个变化。

首先，昇思MindSpore在AI大模型上有很强的竞争力，已经支持了业界很多的并行模式，包括模型并行、流水线并行，做了很多大模型的训练和推理实践。比如鹏城盘古大模型、紫东太初多模态大模型等。同时在并行的编程接口上做了很多应用性的改进，在手动编程、半自动编程的基础上，今年将提供全自动的并行能力。工程师只需要像单机方式一样写程序就只可以。昇思MindSpore能实现全自动的并行部署和运行。

其次，今年可能会发布新的AI编程语言。随着在线AI训练系统越来越多，科学计算、AI 仿真新业务的拓展，Pathon在工业部署中性能的弱点逐步体现，华为希望通过自主研发编程语言能够比Pathon有很大的提升，目前这个编程语言已经开始进行内测。至于何时发布，金雪锋表示不急在一时，而是要等到编程语言的性能和易用性达到一定要求之后发布。时间点应该是在今年年内完成。

再次，昇思MindSpore今年将融入鸿蒙和欧拉生态，成为内置的AI引擎。在华为的数字底座体系中，鸿蒙是整个终端的底座，欧拉是整个ICT的底座，昇思MindSpore的融入，将使端、边、云真正融合起来。华为将会发布“AI 科学计算 数据分析”的融合解决方案，如已经公布的电磁仿真an例，今年年底会增加AI 数据融合的解决方案，方便开发工程师可以在多种混合业务上统一编程、部署和计算。

要提升昇思MindSpore的易用性。过去两年，昇思MindSpore在功能易用性和完备性上有了不小的提升，但是这两方面一直还是弱点，今年易用性工作将是重中之重，从1.8版本开始会大力普及算子和API。

“如果之后你们看到成百上千的算子上线，大家不要惊讶。”金雪锋说，“经过今年的努力，我相信昇思MindSpore一定会让开发者用得越来越省心。


昇思MindSpore开源初见成果

在两天的线上会议中，来自华为和高校的开发者分享了昇思MindSpore1.6新版本、企业应用an例、AI大模型关键技术、AI 科学计算进展，也帮助开发者深入了解昇思MindSpore的技术创新之处和社区治理方式。

在分享的内容中，干货很多。昇思MindSpore 1.6版本在易用性、开发效率、控制流性能等方面带来全新的升级：即时体验的开发套件MindSpore Dev ToolKit，一键环境管理，5分钟完成环境搭建；基于深度学习的智能代码补全，单模型开发键盘敲击次数可减少30%；开发全流程可视化，代码及对应的图结构及时查看，支撑集群训练性能问题的快速定位。

昇思MindSpore还展示了原生AI大模型成果。通过AI编译器实现多维度混合并行，支持数据并行、数据切片预处理等七维混合并行算法，这是并行维度业界很多、模型结构支持很全、单机容纳模型参数业界很强的AI框架，实现开发并行代码量降低80%、系统调整时间下降60%，单机完成千亿模型参数训练的超强能力。目前已训练出世界初次三模态大模型紫东.太初、世界初次遥感影像智能解译深度学习专用框架（武汉.LuojiaNet），并分别成立了“多模态人工智能产业联盟”和“智能遥感开源生态联盟”，开创了产业落地的新模式。

此外，在科学计算AI新赛道，昇思MindSpore通过架构创新，完成AI计算框架向AI融合框架的演进，通过神经网络模拟的非线性拟合，让科学家无需再解高维方程，提升科技创新效率，大幅度提高开发效率和科学计算性能。