作者 | 褚杏娟

在開源五周年之際，昇思 MindSpore 社區(qū)交出了一份高速增長的成績單：MindSpore 累積下載量已經(jīng)超過 1300 萬，社區(qū)核心的貢獻開發(fā)者已經(jīng)超過了 5.2 萬人，整個代碼核入量超過 12 萬，擁有全球 150 多個國家和地區(qū)用戶，聯(lián)合超過兩千多家社區(qū)孵化 3100 多個行業(yè)應用。

異思 MindSpore 開源社區(qū)理事長丁誠表示，在社區(qū)協(xié)作推動下，MindSpore 已逐步完善三大 AI 框架核心能力：

• 在大模型領域，MindSpore 已原生支持超大規(guī)模集群并行，可覆蓋數(shù)萬個計算節(jié)點，支持萬億級參數(shù)規(guī)模的一站式并行策略搜索與執(zhí)行優(yōu)化。

• 在部署層面，MindSpore 打通了端、邊、云全場景能力：從數(shù)據(jù)中心服務器集群，到耳機、手表等小型終端設備，均可提供完整的訓練與推理能力。目前，MindSpore 已應用于從服務器到數(shù)億臺終端設備的廣泛場景中，成為大量智能設備的內(nèi)置 AI 能力基礎。

• 在科學計算方向，MindSpore 原生支持 NumPy、SciPy 等接口加速，并通過函數(shù)式自動微分能力，幫助科研人員探索更前沿的 AI for Science 應用。

自社區(qū)成立理事會與技術委員會以來，MindSpore 逐步形成了清晰的定位：專注 AI 框架本身，與訓練推理加速庫、模型社區(qū)、評測與工具社區(qū)協(xié)同發(fā)展。目前，MindSpore 已支持超過二十五類模型，覆蓋腳本開發(fā)、并行訓練、效果微調(diào)到部署的全流程開箱即用能力。

在執(zhí)行優(yōu)化、自動微分、圖優(yōu)化與集群調(diào)優(yōu)等方面，MindSpore 通過框架能力為上層生態(tài)提供更高效的執(zhí)行體驗。例如在大模型推理場景中，MindSpore 已實現(xiàn)對 vLLM 社區(qū)能力的全面對接，在一體機等關鍵場景下，無需修改代碼即可通過編譯加速獲得超過 15% 的性能提升。

昇思 MindSpore 社區(qū)技術委員會主席金雪鋒表示，在深度學習早期，模型規(guī)模較小，單卡即可承載，框架的核心并行形態(tài)以數(shù)據(jù)并行為主，本質(zhì)是 SPMD 并行模式，對應單機編程范式，通過動態(tài)圖提升開發(fā)效率、靜態(tài)圖提升運行效率。

隨著大語言模型興起，模型規(guī)模躍遷至百億、千億甚至萬億級，單機無法承載，計算形態(tài)轉(zhuǎn)向集群。模型并行、序列并行、專家并行等方式應運而生，但本質(zhì)仍是 SPMD，并逐步形成與 Transformer 強耦合的領域特定加速編程范式。

金雪鋒指出，全模態(tài)模型與 Agentic AI 的興起，以及算力底座向超節(jié)點架構演進，正在推動 AI 框架邁向新的架構范式。新范式的出現(xiàn)，主要源自三方面挑戰(zhàn)：模型序列長度持續(xù)增長、稀疏化加劇帶來的存儲壓力；全模態(tài)模型結構不規(guī)則化帶來的并行與優(yōu)化復雜度；以及 Agentic RL 等新訓推范式對多任務異構調(diào)度的要求。

為此，MindSpore 與超節(jié)點硬件深度協(xié)同，提出 HyperParallel 架構，將超節(jié)點視為一臺超級計算機進行統(tǒng)一編程與調(diào)度，并引入三項關鍵技術：

• Hyperoffload 通過計算與狀態(tài)分離，將權重、激活與優(yōu)化器狀態(tài)卸載到外部內(nèi)存池，片上內(nèi)存僅作為緩存，在保證性能的前提下顯著緩解存儲瓶頸。實際效果顯示，訓練性能可提升約 20%，推理場景下可支持的序列長度提升約七成。

• HyperMPMD 引入多維 MPMD 并行，解決計算負載不均問題。在子模型內(nèi)、子模型間以及跨模態(tài)跨任務三個維度提升通算掩蓋率與資源利用率，使整體集群算力利用率提升約 15%。

• Hypershard 則提供聲明式并行編程范式，實現(xiàn)算法與并行策略解耦，使新算法的并行化改造時間縮短至一天以內(nèi)，并行調(diào)優(yōu)從天級降至小時級。

金雪鋒表示，昇思 HyperParallel 架構把超節(jié)點看成一臺“超級計算機”進行編程和調(diào)度，充分發(fā)揮超節(jié)點架構優(yōu)勢，實現(xiàn) HyperShard 聲明式并行編程、HyperMPMD 異構非規(guī)則并行、HyperOffload 多級智能卸載等特性，加速 Agentic AI、全模態(tài)等新模型結構和訓推范式創(chuàng)新。

據(jù)悉，超節(jié)點親和的 HyperParallel 架構正式版本及配套的全模態(tài)與強化學習加速套件將于明年上半年發(fā)布。

與此同時，未來 MindSpore 社區(qū)還將在端側(cè)智能、架構開放以及行業(yè)使能等方向持續(xù)推進，覆蓋端側(cè)大模型與 Agent 加速、核心能力模塊化開放，以及面向 AI for Science 與行業(yè)遷移的工具體系建設。

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