昇思（MindSpore）

是什么

昇思（MindSpore）是华为的 AI 计算框架。这类框架提供搭建神经网络所需的基本零件——网络层、算子、计算梯度的机制、把任务分摊到多台机器上运行的调度逻辑——开发者不必自己从零写这些基础设施。

昇思的设计目标是对端、边、云全场景的原生适配：同一套框架既服务跑在设备上的模型，也服务边缘侧和云端的模型，而不必为每种场景准备一套不同的工具链。它与华为昇腾（Ascend）AI 处理器协同优化，同时也支持 GPU 和 CPU^[1]。

由来

华为首次详细介绍昇思是在 2019 年 8 月，与昇腾 910 训练芯片和昇腾 310 推理芯片一同出现^[2]。这个时间点把框架放在了华为自有芯片的软件一侧：一颗芯片面向训练，一颗面向推理，而框架针对它们做了调优。

在正式发布之前，公开代码的工作已经开始。项目仓库 mindspore-ai/mindspore 于 2020 年 2 月 11 日在 GitHub 上创建，采用 Apache-2.0 许可证^[3]。

2020 年 3 月 28 日，在深圳举行的 HDC.Cloud 上，华为宣布昇思在 Gitee 上正式开源^[1]。这一消息由华为 MindSpore 首席科学家 Chen Lei 教授发布^[1]。

主要特点

华为强调的重点是开发者要写多少代码。华为称，在典型的自然语言处理模型上，昇思使用的代码行数比主流框架少约 20%，开发效率提升 50% 以上^[2]。这是华为对自己框架给出的数字，并非第三方独立测评。

昇思发布时带有两个配套模块。MindInsight 负责训练可视化与调试，让开发者能看到训练过程如何推进，而不是只在最后拿到一个数字。MindArmour 面向对抗鲁棒性（adversarial robustness）与模型安全，处理的是这样一类问题：输入被有意做微小扰动，训练好的模型就会判错；此外还涉及已部署模型不被攻击或复制的防护^[2]。

谁参与开发

华为表示，昇思的开发有外部合作者参与，包括帝国理工学院（Imperial College London）、北京大学和爱丁堡大学^[2]。高校团队的参与说明，框架某种程度上也是研究成果的载体：它打包进去的方法，例如让模型对扰动输入更稳健的手段，既来自产品工程，也来自学术工作。

在发展中的位置

昇思属于这样一类项目：硬件公司为自己芯片之上的软件层动手。昇腾处理器提供算力，昇思提供把这部分算力用起来的编程模型，而在 Gitee 上以宽松许可证开源，则让别人能读代码、使用代码并修改代码。

芯片、框架和开放仓库这三者的组合，是昇思的意义超出一家公司产品线的地方：它使华为成为少数同时提供神经网络训练与服务所需芯片和框架的组织之一，也让使用昇腾硬件的开发者有了原生的写法，而不必自己把外部框架移植到这套硬件上。