MindSpore ist ein Open-Source -Software-Framework für Deep Learning , maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, das von Huawei entwickelt wurde . [ 1 ] [ 2 ]

Überblick

MindSpore bietet Unterstützung für Python, indem es Benutzern ermöglicht, Modelle, Kontrollflüsse und benutzerdefinierte Operatoren mithilfe der nativen Python-Syntax zu definieren. Im Gegensatz zu graphenbasierten Frameworks, die das Erlernen einer domänenspezifischen Sprache (DSL) oder komplexer APIs erfordern, verwendet MindSpore einen automatischen Quellcode-zu-Quellcode-Differenzierungsansatz (S2S) , der es ermöglicht, Python-Code automatisch in optimierte Berechnungsgraphen umzuwandeln. [ 3 ]

Es bietet Unterstützung für das speziell für HarmonyOS entwickelte OpenHarmony -basierte HarmonyOS NEXT Single-Core-Framework-System und beinhaltet einen KI-Systemstack mit Huaweis LLM - Modell PanGu-Σ und vollständiger MindSpore-Framework-Unterstützung. [ 4 ] Darüber hinaus bietet es native OpenHarmony-KI-Unterstützung für die Trainingsschnittstelle und die ArkTS -Programmierschnittstelle für die NNRT-Backend-Konfigurationen (Neural Network Runtime) über die MindSpore Lite KI-Framework-Codebasis, die in API 11 Beta 1 von OpenHarmony 4.1 eingeführt wurde. Die MindSpore-Plattform läuft auf Ascend-KI-Chips und Kirin sowie auf anderen HiSilicon -NPU-Chips. [ 5 ]

CANN (Compute Architecture of Neural Networks) ist eine von Huawei entwickelte heterogene Rechenarchitektur für KI. Mit dem CANN-Backend in OpenCV DNN ermöglicht sie Entwicklern, erstellte KI-Modelle auf Ascend-, Kirin- und anderen HiSilicon-Chips mit NPU auszuführen. [ 6 ]

Es unterstützt plattformübergreifende Entwicklung für Android , iOS , Windows , [ 7 ] die globale OpenHarmony-basierte Distribution Eclipse Oniro, das Linux-basierte EulerOS sowie die Server-Betriebssysteme von Huawei, macOS und Linux . [ 8 ] [ 9 ]

Geschichte

Am 24. April 2024 wurde Huaweis MindSpore 2.3.RC1 der Open-Source-Community mit Foundation Model Training, Full-Stack Upgrade der Foundation Model Inference, Static Graph Optimization, IT Features und dem neuen MindSpore Elec MT (MindSpore-powered magnetotelluric) Intelligent Inversion Model veröffentlicht. [ 10 ]

Siehe auch

Referenzen

  1. ^ „Huawei MindSpore AI Development Framework“ . Künstliche Intelligenztechnologie . Huawei Technologies. 2023. S.  137–162 . doi : 10.1007/978-981-19-2879-6_5 . ISBN 978-981-19-2878-9Abgerufen am 13. Februar 2024 .{{cite book}}: |website=ignoriert ( Hilfe )
  2. ^ „Inferenz auf dem Ascend 310 KI-Prozessor“ . MindSpore . Abgerufen am 13. Februar 2024 .
  3. ^ Lei, Chen (1. Januar 2021). Deep Learning and Practice with MindSpore (1. Aufl.). Springer . S. 412. ISBN 978-9811622359Die
  4. ^ Bhati, Kamlesh. „Huawei HarmonyOS NEXT jetzt offiziell: Räumliches Design und lebendige Farbkonzepte“ . Sparrownews.com . Abgerufen am 13. Februar 2024 .
  5. ^ „OpenHarmony 4.1 Beta1 bietet innovative Funktionen und API-Verbesserungen“ . World Tech . FTT World . Abgerufen am 13. Februar 2024 .
  6. ^ MSV, Janakiram. „Huawei will NVIDIA und Google mit einer soliden KI-Strategie angreifen“ . Forbes . Abgerufen am 11. März 2024 .
  7. ^ „MindSpore-Installation unter CPU-Windows – MindSpore-Masterdokumentation“ . www.mindspore.cn . Abgerufen am 8. Juli 2024 .
  8. ^ „Android-Anwendungsentwicklung basierend auf der Java-Schnittstelle – MindSpore Lite Master-Dokumentation“ . www.mindspore.cn . Abgerufen am 8. Juli 2024 .
  9. ^ Klingler, Nico (20. Dezember 2023). „MindSpore: Huaweis Open-Source-Framework für Deep Learning“ . viso.ai. Abgerufen am 8. Juli 2024 .
  10. ^ „MindSpore官网“ . www.mindspore.cn . Abgerufen am 7. Juli 2024 .

Bibliographie