MindSpore應用目標
以下將展示MindSpore近一年的高階計劃，會根據用戶的反饋訴求，持續調整計劃的優先級。
總體而言，會努力在以下幾個方面不斷改進。

1. 提供更多的預置模型支持。
2. 持續補齊API和算子庫，改善易用性和編程體驗。
3. 提供華為昇騰AI處理器的全面支持，并不斷優化性能及軟件架構。
4. 完善可視化、調試調優、安全相關工具。
   預置模型
   ? CV：目標檢測、GAN、圖像分割、姿態識別等場景經典模型。
   ? NLP：RNN、Transformer類型神經網絡，拓展基于Bert預訓練模型的應用。
   ? 其它：GNN、強化學習、概率編程、AutoML等。
   易用性
   ? 補齊算子、優化器、Loss函數等各類API
   ? 完善Python語言原生表達支持
   ? 支持常見的Tensor/Math操作
   ? 增加更多的自動并行適用場景，提高策略搜索的準確性
   性能優化
   ? 優化編譯時間
   ? 低比特混合精度訓練/推理
   ? 提升內存使用效率
   ? 提供更多的融合優化手段
   ? 加速PyNative執行性能
   架構演進
   ? 圖算融合優化：使用細粒度Graph IR表達算子，構成帶算子邊界的中間表達，挖掘更多圖層優化機會。
   ? 支持更多編程語言
   ? 優化數據增強的自動調度及分布式訓練數據緩存機制
   ? 持續完善MindSpore IR
   ? Parameter Server模式分布式訓練
   MindInsight調試調優
   ? 訓練過程觀察
   o 直方圖
   o 計算圖/數據圖展示優化
   o 集成性能Profiling/Debugger工具
   o 支持多次訓練間的對比
   ? 訓練結果溯源
   o 數據增強溯源對比
   ? 訓練過程診斷
   o 性能Profiling
   o 基于圖模型的Debugger
   MindArmour安全增強包
   ? 測試模型的安全性
   ? 提供模型安全性增強工具
   ? 保護訓練和推理過程中的數據隱私
   推理框架
   ? 算子性能與完備度的持續優化
   ? 支持語音模型推理
   ? 端側模型的可視化
   ? Micro方案，適用于嵌入式系統的超輕量化推理， 支持ARM Cortex-A、Cortex-M硬件
   ? 支持端側重訓及聯邦學習
   ? 端側自動并行特性
   ? 端側MindData，包含圖片Resize、像素數據轉換等功能
   ? 配套MindSpore混合精度量化訓練（或訓練后量化），實現混合精度推理，提升推理性能
   ? 支持Kirin NPU、MTK APU等AI加速硬件
   ? 支持多模型推理pipeline
   ? C++構圖接口

總結

以上是生活随笔為你收集整理的MindSpore应用目标的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。