昇思MindSpore开源生态总监 杨滔
昇思MindSpore：大模型原生创新的加速器
技术革新，性能卓越
昇思MindSpore 2.4版本通过长序列并行优化等关键技术，解决了长序列内存瓶颈等问题，提升了万亿MoE模型的训练效率。
原生亲和超节点架构
本次新版本面向超节点架构进行了创新，提升了训练效率，支持从1D到2D、3D的并行效率，通信开销降低30%，提升模型训练时硬件的计算效率。
易用性提升，快速部署
昇思MindSpore提供了昇思大模型套件（MindSpore Transformers），支持30多个主流大模型，并实现开箱即用，套件集成了微调算法和模型的下游任务，支持一键开发，大幅减少大模型开发时间。
灵活编译，高效调试
提供了多级编译技术，追求极致性能的场景可以使用图下沉形式，而面对较大计算资源的场景，可以快速启动任务；无需超大规模集群的硬件资源，通过Dry Run在单卡进行仿真与自动并行策略配置，实现离线调试调优，降低并行策略配置成本、提升开发效率。
科学计算领域，持续领先
在科学计算领域提供了20+个原生的大模型，新增了30多个接口，面向流体力学和化工行业提供了基于昇思MindSpore的全栈解决方案。
携手共创，AI基础软件繁荣生态，赋能千行百业
昇思MindSpore面向政企、金融、运营商、电力、交通等行业提供了端到端的训推一体解决方案，赋能千行百业。生态上，版本下载量超过790万次，合作伙伴数量突破1400+，孵化、适配大模型超过50个，支持学术论文发表1500+篇。
昇思MindSpore开源社区一直致力于开源共创，携手伙伴共建共享共治AI基础软件繁荣生态。当前社区通过激励学术创新、产业创新以及应用创新等行动作为技术创新的支点，推出了论文基金会、原生大模型扶持项目、开发板赋能教程、算法挑战赛等，以赛促学，激励算法创新与应用。同时，昇思MindSpore联合伙伴成立了全国首个昇思生态创新中心，通过生态发展、联合创新、技术支持以及人才培养，打造生态赋能的阵地。
昇思MindSpore始终以不断进化、坚持开放的姿态支持人工智能技术创新，未来，昇思将继续携手学术界、产业界开发者持续探索AI技术的无尽前沿。
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