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项目总体介绍 MindSpore是一个全场景深度学习框架，旨在实现易开发、高效执行、全场景覆盖三大目标，其中易开发表现为API友好、调试难度低，高效执行包括计算效率、数据预处理效率和分布式训练效率，全场景则指框架同时支持云、边缘以及端侧场景。 MindSpore总体架构如下图所示，下面介绍主要的扩展层（MindSpore Extend）、前端表达层（MindExpress，ME）、编译优化层（MindCompiler）和全场景运行时（MindRE）四个部分。 • MindSpore Extend（扩展层）：MindSpore的扩展包，期待更多开发者来一起贡献和构建。 • MindExpress（表达层）：基于Python的前端表达，未来计划陆续提供C/C++、Java等不同的前端；MindSpore也在考虑支持华为自研编程语言前端-仓颉，目前还处于预研阶段；同时也在做与Julia等第三方前端的对接工作，引入更多的第三方生态。 • MindCompiler（编译优化层）：图层的核心编译器，主要基于端云统一的MindIR实现三大功能，包括硬件无关的优化（类型推导、自动微分、表达式化简等）、硬件相关优化（自动并行、内存优化、图算融合、流水线执行等）、部署推理相关的优化（量化、剪枝等）；其中，MindAKG是MindSpore的自动算子生成编译器，目前还在持续完善中。 • MindRE（全场景运行时）：这里含云侧、端侧以及更小的IoT。
项目链接： MindSpore官网：https://www.mindspore.cn/ MindSpore源代码：https://gitee.com/mindspore/mindspore
代码模块列表
模块名称 模块简介 核心代码路径 MindData 数据处理与数据增强模块 mindspore/ccsrc/minddata parallel 分布式并行模块 mindspore/ccsrc/frontend/parallel optimizer 图优化模块 硬件无关优化： mindspore/ccsrc/frontend/optimizer 硬件相关优化： mindspore/ccsrc/backend/optimizer pynative 动态图 mindspore/ccsrc/pipeline/pynative JIT 静态图 mindspore/ccsrc/pipeline/jit kernel 算子内核 mindspore/ccsrc/backend/kernel_compiler session session管理 mindspore/ccsrc/backend/session runtime 运行时 mindspore/ccsrc/runtime VM 硬件无关/相关优化转换 mindspore/ccsrc/vm transform 格式转换 mindspore/ccsrc/transform Lite 端侧 mindspore/lite Serving Serving mindspore/serving MindQuantum AI+科学计算 mindspore/mindquantum MindArmour Trusted AI mindspore/mindarmour MindInsight 可视化调试调优 mindspore/mindinsight
样例技术博客 1） AI框架中数据处理的挑战与解决思路： https://zhuanlan.zhihu.com/p/352487023 2） MindSpore深度概率推断算法与概率模型：https://zhuanlan.zhihu.com/p/259977975
社区对接负责人
MindSpore社区 黄之鹏 00290357 昇腾社区 黄磊 00473364
【大赛交流】 答疑主要在华为云MindSpore论坛交流区，同时提供一个赛事交流的微信群二维码，供选手交流。 微信号：mindspore0328，参赛者可添加小助手账号，备注：绿盟杯。即可进入赛事交流群，小助手会为参赛者实时进行答疑引导。
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赛道四：开源代码评注赛道——昇思MindSpore
项目总体介绍 MindSpore是一个全场景深度学习框架，旨在实现易开发、高效执行、全场景覆盖三大目标，其中易开发表现为API友好、调试难度低，高效执行包括计算效率、数据预处理效率和分布式训练效率，全场景则指框架同时支持云、边缘以及端侧场景。 MindSpore总体架构如下图所示，下面介绍主要的扩展层（MindSpore Extend）、前端表达层（MindExpress，ME）、编译优化层（MindCompiler）和全场景运行时（MindRE）四个部分。 • MindSpore Extend（扩展层）：MindSpore的扩展包，期待更多开发者来一起贡献和构建。 • MindExpress（表达层）：基于Python的前端表达，未来计划陆续提供C/C++、Java等不同的前端；MindSpore也在考虑支持华为自研编程语言前端-仓颉，目前还处于预研阶段；同时也在做与Julia等第三方前端的对接工作，引入更多的第三方生态。 • MindCompiler（编译优化层）：图层的核心编译器，主要基于端云统一的MindIR实现三大功能，包括硬件无关的优化（类型推导、自动微分、表达式化简等）、硬件相关优化（自动并行、内存优化、图算融合、流水线执行等）、部署推理相关的优化（量化、剪枝等）；其中，MindAKG是MindSpore的自动算子生成编译器，目前还在持续完善中。 • MindRE（全场景运行时）：这里含云侧、端侧以及更小的IoT。
项目链接： MindSpore官网：https://www.mindspore.cn/ MindSpore源代码：https://gitee.com/mindspore/mindspore
代码模块列表
模块名称 模块简介 核心代码路径 MindData 数据处理与数据增强模块 mindspore/ccsrc/minddata parallel 分布式并行模块 mindspore/ccsrc/frontend/parallel optimizer 图优化模块 硬件无关优化： mindspore/ccsrc/frontend/optimizer 硬件相关优化： mindspore/ccsrc/backend/optimizer pynative 动态图 mindspore/ccsrc/pipeline/pynative JIT 静态图 mindspore/ccsrc/pipeline/jit kernel 算子内核 mindspore/ccsrc/backend/kernel_compiler session session管理 mindspore/ccsrc/backend/session runtime 运行时 mindspore/ccsrc/runtime VM 硬件无关/相关优化转换 mindspore/ccsrc/vm transform 格式转换 mindspore/ccsrc/transform Lite 端侧 mindspore/lite Serving Serving mindspore/serving MindQuantum AI+科学计算 mindspore/mindquantum MindArmour Trusted AI mindspore/mindarmour MindInsight 可视化调试调优 mindspore/mindinsight
样例技术博客 1） AI框架中数据处理的挑战与解决思路： https://zhuanlan.zhihu.com/p/352487023 2） MindSpore深度概率推断算法与概率模型：https://zhuanlan.zhihu.com/p/259977975
社区对接负责人
MindSpore社区 黄之鹏 00290357 昇腾社区 黄磊 00473364
【大赛交流】 答疑主要在华为云MindSpore论坛交流区，同时提供一个赛事交流的微信群二维码，供选手交流。 微信号：mindspore0328，参赛者可添加小助手账号，备注：绿盟杯。即可进入赛事交流群，小助手会为参赛者实时进行答疑引导。