MindSpore：自动微分
作为一款「全场景 AI 框架」，MindSpore 是人工智能解决方案的重要组成部分，与 TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle 等流行深度学习框架对标，旨在大幅度降低 AI 应用开发门槛，让人工智能无处不在。
MindSpore 是一款支持端、边、云独立/协同的统一训练和推理框架。希望通过这款完整的软件堆栈，实现一次性算子开发、一致的开发和调试体验，以此帮助开发者实现一次开发，应用在所有设备上平滑迁移的能力。
原生支持 AI 芯片，全场景一致的开发体验——除了这些早已知晓的强大之处外，还着重展示了 MindSpore 的三大创新能力：新编程范式，执行模式和协作方式。
MindSpore 首个开源版本为 0.1.0-alpha 版，主要由自动微分、自动并行、数据处理等功能构成。MindSpore 具备开发算法即代码、运行高效、部署态灵活的特点，其核心分为三层：从下往上分别是后端运行时、计算图引擎及前端表示层。
MindSpore 开源社区：https://www.mindspore.cn/
MindSpore 代码：https://gitee.com/mindspore
从整体上来说，MindSpore 搭建神经网络会以「单元」为中心，其中单元是张量和运算操作的集合。从输入张量开始，MindSpore 会提供各种算子以构造一个「单元」，最后模型封装这个单元就可以用来训练、推理了。
MindSpore 的整体结构，从后端的硬件支持到前端 API，中间会涉及多种优化与特性。例如不采用计算图的自动微分、自动并行与优化计算过程等等。
MindSpore 最大的特点在于，其采用了业界最新的 Source-to-Source 自动微分，能利用编译器及编程语言的底层技术，进一步优化以支持更好的微分表达。
自动微分：不止计算图
自动微分是深度学习框架的灵魂，有了写模型就只需要关注前向传播，将所有复杂的求导、反传过程都留给框架。一般而言，自动微分指一种自动求某个函数其导数的方法。在机器学习中，这些导数可以更新权重。在更广泛的自然科学中，这些导数也能用于各种后续计算。
人类擅长以解析式推导微分，计算机擅长数值微分。
一般而言，自动微分都是需要建立计算图的，有了计算图才能追踪各函数、变量的依赖情况，并进一步根据链式法则传递梯度。然而对于 MindSpore 来说，并不依赖于计算图，而是通过一种名为「基于源码转换」的自动微分方法，支持 if、for 等复杂的控制流结构，以及灵活的函数式编程方式。
自动微分本质上是解析变量间的依赖关系，并利用全微分法则与链式求导法则将梯度传递给不同的变量。
将 Python 代码解析为计算图。
目前主流深度学习框架中主要有三种自动微分技术：
- 基于静态计算图的转换：将网络在编译时转换为静态数据流图，然后将链式法则应用于数据流图，并实现自动微分。
- 基于动态计算图的转换：以操作符重载的方式记录网络在前向执行时操作轨迹，然后将链式法则应用于动态生成的数据流图，并实现自动微分。
- 基于源码转换：该技术源以函数式编程框架为基础，以即时编译（JIT）的方式在中间表达（编译过程中程序的表达形式）上做自动微分变换，支持复杂控制流场景、高阶函数和闭包。
其中 TF 早期采用的是静态计算图，PyTorch 采用的是动态计算图，静态图能利用静态编译技术对网络性能进行优化，然而搭建网络或 Debug 非常复杂。动态图的使用非常便捷，但性能上难以做到极致的优化。
MindSpore 走的是另外一条路，即基于源码转换的自动微分。又支持对自动控制流的自动微分，所以与 PyTorch 一样构建模型非常方便。同时 MindSpore 能对神经网络做静态编译优化，因此性能也非常优秀。
基于源码转换的方法，是自动微分另一条康庄大道。
源码转换的简要工作方式。
假设用 C 语言写函数，那么根据自动微分工具，函数的源代码会自动转换为另一种源代码，这种新生成的源代码包含了用于计算梯度的语句，可以直接编译。这样的源码到源码转换对于编译器非常友好，编译器在计算过程中也能进行优化。
MindSpore 自动微分的实现可以理解为对程序本身进行的符号微分，因为 MindSpore IR 是函数式的中间表达，与基础代数中的复合函数有直观的对应关系，只要已知基础函数的求导公式，就能推导出由任意基础函数组成的复合函数的求导公式。MindSpore IR 中每个原语操作可以对应为基础代数中的基础函数，这些基础函数可以构建更复杂的流程控制。
自动并行训练：一切计算都交给
如今的深度学习模型往往因为体量巨大而必须做并行化，MindSpore 能自动并行按照串行写的代码，自动实现分布式并行训练，并且保持高性能。
一般而言，并行训练可以分为模型并行与数据并行，数据并行比较好理解，每一个样本可以独立地完成前向传播，最后再汇总传播结果。相比之下，模型并行就比较复杂了，需要以「并行思维」这样的逻辑手动编写所有需要并行的部分。
MindSpore 自动并行的目标是构建一种融合了数据并行、模型并行和混合并行的训练方式。会自动选择一种代价最小的模型切分方式，实现自动分布式并行训练。
目前 MindSpore 采用了切分算子细粒度的并行方式，即把图中每个算子都切分到集群而完成并行运算。这期间切分方式可能非常复杂，但作为崇尚 Pythonic 的开发者，并不需要关心底层实现，只需要顶层 API 计算高效就行了。
除了自动微分与自动并行，MindSpore 还有很多优秀的特性与组件，完整的数据预处理模块、高效的图计算引擎都值得去探索。例如在数据预处理模块中，MindSpore 需要考虑如何提升数据预处理的能力，从而使其跟得上昇腾芯片消耗数据的速度。
当然可视化工具、模型评估工具等常用模块也都配齐了，除了常见的计算图、标量曲线等可视化，MindSpore 还能实现新颖的「模型溯源」，会把学习率、损失值、模型大小等众多超参配置都画在一起，方便开发者调参。
MindSpore 代码什么样？
用 MindSpore 写模型，代码风格还是挺有特色的。MindSpore 主要概念就是张量、算子、单元和模型，提供的同样也是 Python 编程范式，因为采用 Source-to-Source 自动微分，Python 常用的元组、列表等数据结构还能用，匿名函数 Lambda 也没问题。
张量大家都了解了，MindSpore 中的算子可以是卷积，也可以是简单的加法。与张量一起可以构成「单元」，单元是所有神经网络单元的基本类。单元再封装就成了模型了，MindSpore 可以直接调用模型来训练与推理，也可以使用更底层的 API 构建复杂模型。
如下所示，可以发现写 MindSpore 有两个比较突出的亮点。首先当然是计算图的调整，动态图与静态图可以一行代码切换。在正常情况下，MindSpore 使用的是 PyNative 动态图，然而在需要静态图的时候，设置个 context 上下文管理器就可以了。
importnumpy asnp
importmindspore.context ascontext
importmindspore.nn asnn
frommindspore importTensor
# Initialize the network
net = Net
x = Tensor(np.random.rand( 1, 1, 4, 1024).astype(np.float32))
# Predict the network in PyNative mode, by default
out = net(x)
# Change to Graph mode to predict the network
context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE)
out = net(x)
对于自动并行特性，写的串行代码，只需要多加一行就能完成自动并行，这背后的复杂并行逻辑完全不需要花费精力去理解。
如下所示，只要设置运行环境为图模式，并允许使用分布式接口 HCCL（集合通信库），那么在初始化后 MindSpore 就能自动优化写的模型，以最好的并行策略加速整个训练过程。
importos
frommindspore importcontext
frommindspore.communication.management importinit
if__name__ == "__main__":
context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE,
device_target= "Ascend",
enable_hccl= True,
device_id=int(os.environ[ "DEVICE_ID"]))
init
...
表示，MindSpore 原生适应所有的 AI 应用场景，并能在按需协同的基础上通过实现 AI 算法即代码，显著减少模型开发时间。以典型的 Transformer 为例，MindSpore 可降低核心代码量 20%，开发门槛大大降低，效率整体提升 50% 以上。
随着框架的开源，MindSpore 相关文档和教程均已在官网上线，并欢迎开发者提供反馈意见。
至于未来的发展方向，表示在开源后大部分工作都将交由社区自主完成：MindSpore 社区会按照社区章程进行运作，未来新版本计划会由各个特别兴趣组 (Special Interest Group, 简称 SIG) 输出，并交技术治理委员会 (Technical Steering Committee，简称 TSC) 决策并公示。
目前，MindSpore 技术治理委员会由来自依瞳科技、Conic AI、哈尔滨工业大学、、工商银行、帝国理工、中科院计算所、北京大学、清华大学、中国科技大学、爱丁堡大学、University Paris-Saclay、Universität Münster、西安电子科技大学等 14 名不同机构的代表组成。