大模型创新中心落户上海！助推AI框架生态共建进入加速道

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大模型时代一来，AI 框架扮演的角色愈加重要。

行业深谙此理，于是人工智能框架生态峰会 2023为此召开。

参会的成员都是产学研界耳熟能详的名字：上海人工智能研究院、中国科学院自动化研究所、上海白玉兰开源开放研究院、OpenI 启智社区、华为、昇思 MindSpore ……

他们齐聚上海的目的只有一个，共建人工智能框架生态，将中国人工智能产业推向一个新阶段。

具体的动作有：

联合启动上海昇思 AI 框架 & 大模型创新中心，已入驻 20+ 部門

发布 " 共建人工智能框架生态，繁荣中国人工智能产业 " 联合倡议

成立昇思 MindSpore 开源社区理事会

总之，是要以 AI 框架生态为中心，让产业 " 朋友圈 " 更牢固。

为什么以 AI 框架生态为核心？

想要回答这一问题，要从 AI 框架的定位和重要性说起。

一直以来，AI 框架被视为 AI 发展中基建一般的存在。

纵向角度，AI 框架在 AI 全栈体系中处于承上启下的位置，承担着 AI 技术生态中作業系統的角色，对于 AI 軟體生态构建非常关键。

横向角度，AI 框架是 AI 学术创新与产业商业化的重要基础軟體，对人工智能从理论走向实践、快速进入场景化应用时代，有着非常重要的意义。

对于开发者而言，它能提升开发能效、简化开发流程，同时还提供丰富的功能和工具，加速 AI 应用创新和推广。

随着大模型趋势席卷而来，AI 领網域内的开发创新工作更加如火如荼，那么 AI 框架作为核心开发工具，就显得尤为重要。

它的底层能力、功能丰富度、生态完善度，都会影响开发效率，进而影响新技术和应用创新的速度。

在这几方面中，生态构建又显得格外重要。因为它将直接影响框架的能力、功能、以及产业化应用等。

而 AI 框架生态的发展，离不开政产学研用各界伙伴的大力支持。

一方面需要高校、科研机构合作，探索人工智能行业前沿方向，丰富算子和模型，培养 AI 人才的同时持续丰富技术生态。

另一方面也需要与商业伙伴合作，将人工智能技术广泛应用到千行百业，推进全球智能化的发展。

由此也就不难理解，为什么要召开人工智能框架生态峰会，并且围绕中国 AI 框架领军代表昇思 MindSpore，开展一系列生态共建。

如成立昇思 MindSpore 开源社区理事会（下文简称昇思社区理事会），目标就是面向产业、商业、生态等各方向吸纳对社区有贡献、有潜力的企业，通过理事会加强核心伙伴粘性，助力伙伴商业生态成功。

启动上海昇思 AI 框架 & 大模型创新中心，则是抓住大模型趋势，快速拉起一个产业 " 朋友圈 "，共同推动国内大模型趋势创新不断涌现。

当然，行业内会如此重视 AI 框架生态，除了其身位特殊之外，更直接的原因或许还是因为，多年来 AI 框架生态的建设已经为产业发展带来了切实好处。

昇思 MindSpore 正是代表之一。

昇思 MindSpore 为构建生态做了哪些事？

昇思 MindSpore 是华为在 2020 年开源的全场景 AI 框架。

昇思 MindSpore 在技术层面，基于当下产业的需求和挑战，提出了自动并行、动静态图结合、二阶优化、全场景部署、全栈协同加速几大关键特性。

比如自动并行可以降低切分数据、切分模型等技术问题门槛，提升开发能力和效率；全场景协同支持智能匹配端边云多样设备；面向系统软硬體 co-design 能让昇思 MindSpore 做到整图完整解除安裝，达到与通用 GPU 硬體对比的程度……

由此，昇思 MindSpore 即便没有老牌 AI 框架的先发优势，但在解决超大规模模型训练、AI for Science 等产业实际问题上，已经占据领先身位。

具体技术架构上，昇思 MindSpore 共分为四层，分别是：

模型层：提供开箱即用的功能，主要包含预置的模型和开发套件，以及图神经网络、深度概率编程、科学计算库等拓展库；

表达层（MindExpression）：提供模型开发、训练、推理的 API 接口，支持用原生 Python 语法开发和调试神经网络，特有的动静态图统一能力可以兼顾开发效率和执行性能两方面需求，同时在生产和部署阶段提供全场景统一的 C++/Python 接口；

编译优化（MindCompiler）：这部分是 AI 框架的核心，以全场景统一中间表达（MindIR）为媒介，将前端表达编译成执行效率更高的底层语言，同时进行全局性能优化，包括自动微分、代数化简等硬體无关优化，以及图算融合、算子生成等硬體相关优化；

运行时，按照上层编译优化的结果对接并调用底层硬體算子，同时通过 " 端 - 边 - 云 " 统一的运行时架构，支持包括联邦学习在内的 " 端 - 边 - 云 "AI 协同。

如今，基于昇思 MindSpore 的技术成果也相继涌现。

比如今天刚刚正式对外发布的紫东 . 太初 2.0。

它由中科院自动化所牵头，基于 AI 框架昇思 MindSpore 打造。

作为业界领先的全模态大模型，紫东 . 太初 2.0 可实现文本、图片、语音、视频、3D 点云、传感信号等不同模态的统一表征和学习。其 3.8B 模型已经在昇思 MindSpore 社区开源。

此外还有武汉 .LuoJia、鹏程 . 神农等产学研界成果，都是以昇思 MindSpore 为底座。据悉，共有 400+ 模型、900+ 顶会论文基于昇思 MindSpore 技术生态实现。

由此可以看到，昇思 MindSpore 作为 AI 框架，不仅链接南北向生态，同时也已构建出一个贯穿产学研的生态圈。

通过不断完善、繁荣自身生态圈，昇思 MindSpore 不仅成长为国内最活跃的开源社区之一，还更进一步助推产业技术创新、人才培养、应用落地。

具体可以从技术生态、开源生态和行业生态几个方面看起。

技术生态方面，除了如上提到的算法模型方面的成绩，昇思打造了大模型开源生态。

昇思大模型平台，向全球百万开发者提供了包括紫东 . 太初、鹏程 . 神农、武汉 .LuoJia 等大模型能力。

该平台集大模型在线推理、算法选型、创意分享、产学研专区为一体，提供免费课程资源、经典样例代码、企业落地案例、垂直行业专区和多层级挑战赛。

开源生态方面，2022 年，中国信息通信研究院发布《AI 框架发展白皮书》，指出昇思 MindSpore 作为国内优质 AI 框架代表，在 Gitee 千万个开源项目中综合排名第一，已是国内开源社区最活跃的 AI 框架。

目前共计有 13000+ 名核心开发者在昇思 MindSpore 社区做出贡献。

昇思在海内外 30 个地区成立本地研究小组 MindSpore Study Group（简称 MSG），开展 MSG 企业行、MSG 高校行、MSG 行研会等线上线下活动。

同时，昇思还加入 Hugging Face 社区，赋能全球开发者；每半年举办一次 MindCon 极客周，目前已引导 3 万 + 开发者参与社区贡献；开展从入门到精通的全场景 AI 实战线上课程，与 290+ 所高校展开昇思 MindSpore 教学合作，設定初、中、高级别课程，转型全新开源创新实践课程。

并且已经形成清晰明确的高效开发者成长路径图，转化核心技术贡献者。现已走进 290+ 所高校。

最后在行业生态建设上，昇思 MindSpore 目前已服务 5500 家企业，涵盖数字政府、金融、制造、交通、能源、终端等端边云全场景行业。

总之，参考昇思 MindSpore 三年以来的发展可以感受到，在当下发展阶段内，一个 AI 框架能带来的影响早已不局限于提升开发者的效率和能力，通过构建完善的生态圈，AI 框架可以作为中心枢纽将人才、技术、资源、应用场景等紧密联结，加速行业内整体的开发效率和能力，以此推动产业向前发展。

AI 框架生态该怎么做？

那么，昇思 MindSpore 的发展，同样也为 AI 开源框架生态构建提供一定思考。

简单总结有这样 2 点：

产业导向

开源开放

首先是 AI 框架的自身定位上，昇思遵循了产业导向原则。

在 TensorFlow、PyTorch 凭借先发优势占据市场主导位置的情况下，新兴的 AI 框架想要在全球市场中占据一席之地，差异化竞争是关键。

脱胎于产业界的昇思，自然从产业界入手，在工业化能力上形成差异化，尽可能满足产业内对开发门槛、运行效率、部署灵活的要求。

同时深入行业洞察趋势，在一些热门领網域内形成竞争优势。比如在大模型训练上，昇思已经支持了业界最多的并行模式。