MindSpore：华为开源自研AI框架MindSpore！自动微分、并行加持，一次训练，可多场景部署( 二 )
MindSpore中的数据处理功能名为MindData ， 用于完成训练过程中数据的pipeline处理 ， 具备数据加载、数据增强、导入训练等功能 ， 并提供了简单易用的编程接口 ， 以及覆盖CV/NLP等全场景的丰富数据处理能力 。 
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在数据处理的过程中 ， MindSpore还加强了与昇腾芯片的协同 ， 针对昇腾芯片计算过程中消耗数据的速度 ， 提供了优化 。
陈雷说 ， 这是确保昇腾芯片发挥更大性能的关键 。
此外 ， MindSpore也支持分布式训练 。
在分布式数据并行模式下 ， 在每个批量batch之后 ， 计算和模型信息会被分布到工作对象中 ， 并提供了“切片与重采样”两种调整迭代数和分割数据的方法 。
最后 ， 承担MindSpore前端与底层硬件交互任务的是图引擎模块 。
它是MindSpore内部进行图处理的模块 ， 负责将管理引擎传下来的图进行一系列的图操作 ， 最终转化为可以在底层硬件上直接运行的图 ， 并对图中所用到的所有算子进行分配与管理 。
在图处理过程中 ， 图引擎会统一定义各插件模块需要提供的接口 ， 具体的插件由不同的功能模块根据自己的能力提供 ， 它会根据不同的插件提供的能力 ， 实现最优的执行选择 ， 来保证性能 。
除了上述功能之外 ， MindSpore中还有深度优化的模型集市Model Zoo ， 可视化工具、模型评估工具等 。 
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Model Zoo模型集市在今年第四季度 ， 将会上线30+模型 ， 支持昇腾和MindSpore协同 ， 也会对模型个性化深度优化 。
可视化工具提供单次训练过程可视化 ， 以及多次训练的模型溯源对比功能 ， 让开发者炼丹更加便利 。
模型评估工具支持多种对抗样本生成算法 ， 包括13种白盒、7种黑盒攻击算法 ， 帮助开发者评估对抗 样本攻防能力 。
在这些功能的加持下 ， MindSpore实现模型开发能力提升的同时 ， 使用起来也颇为方便 。
借助自动微分 ， 轻松训练神经网络
易用性直接体现在操作上 。
陈雷说 ， MindSpore为用户提供Python编程范式 ， 用户可以用模块化形式对神经网络进行描述 。
借助基于SCT的自动微分 ， 用户还可以使用原生Python控制语法和其他一些高级API ， 如元组（Tuple）、列表（List）和Lambda表达 。
他说 ， 为了避免产生混淆 ， MindSpore尽可能减少引入新的接口和概念 。 在单机平台上训练简单的神经网络时 ， 用户只需要了解张量、算子、单元、模型等就行了 。
具体的过程是这样的：
从输入张量开始 ， 它可以是常量输入张量或参数张量 。 然后用MindSpore提供的不同算子构造一个单元 。 最后 ， 使用模型封装这个单元来训练神经网络 。
或者 ， 用户可以直接将输入数据传递给单元执行推理任务 。
所以徐直军去年宣布MindSpore将要开源时说 ， MindSpore面向的不仅仅是深度学习开发者 ， 也面向领域专家、数学家、算法专家等等在AI中角色越来越重要的人群 。
同时 ， 易用性不仅仅体现在模型开发上 ， 在模型部署过程中也很方便——一次训练后 ， 可多处部署 ， 这也是为什么说MindSpore是一个全场景框架 。
训练推理上 ， MindSpore不仅支持CPU、GPU ， 更针对华为昇腾芯片进行了优化 。 同时 ， MindSpore也是唯一支持昇腾芯片的框架 。 
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这就意味着 ， 在华为昇腾系列芯片的设备上部署AI应用 ， 用MindSpore是一个比其他框架都更好的选择 。
框架开源 ， 华为培育AI开发生态
2018年 ， 华为在全联接大会上 ， 首次披露了完整的AI解决方案 ， MindSpore是其中重要一环 。
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