通過WAIC開發者·2020上海臨港人工智能開發者大會，讓我們走近MindSpore，了解AI框架與數據開源生態。
2020年，大陸深度學習框架似乎迎來了開源史上的高光時刻。既然提到大陸框架，就一定會有華為MindSpore的身影。今年3月華為MindSpore正式開源，受到學界和業界的廣泛關注，至今已經獲得近5萬名開發者下載使用，累計PR數超過1萬。
作為大陸開源框架的代表作，MindSpore有三大創新：全流程極簡，多套件打造極致開發體驗；全自動并行，最大釋放集群算力；全場景協同全場景協同，智能匹配端、邊、云多樣設備，MindSpore還有哪些更多特性？如何助力行業落地應用。
在12月26日WAIC開發者·2020上海臨港人工智能開發者大會的「華為AI專場——AI框架與數據開源生態」上，來自華為及合作伙伴的多位技術專家帶領我們真正走近了MindSpore，
華為計算開源開發與運營部副總監黃之鋒首先回顧了MindSpore開源這一年中的運營情況，介紹了MindSpore的運營原則和舉辦的一系列開發者活動，如12天12城的MindCon極客周、21天深度學習實戰營等。
黃之鵬表示，開源運營最重要的是建立人與人之間尤其是有關技術的連接，我們希望開源社區運營是要有煙火味的，必須要接地氣的，我們希望用非常接地氣的方法跟大家交流。
隨后，上海交通大學部副教授、博士導師蔣力帶來了一個芯片體系架構方面的有趣議題：何時進入千倍能效優勢的AI芯片熱兵器時代，他在演講中介紹了AI芯片的發展趨勢和挑戰、稀疏性問題、存算一體新型架構的進展與挑戰，以及與MindSpore合作解決稀疏性問題的嘗試。
蔣力教授表示，芯片是否成功主要取決于它的生態是否好，框架對于AI的算法和硬件架構的協同設計是至關重要的。未來的趨勢是協同優化應該交給框架去做，讓框架把算法中的精度問題、計算性能、延遲等問題，甚至一些新的工藝、工具鏈需要解決的問題融合在一起，未來我們從工藝到EDA工具等等這些「卡脖子」的問題是非常有希望在存算一體這種新的賽道上，在這一新賽道上是可以構建出一套大陸自主的從芯片設計到編譯框架、軟體框架整個生態的鏈條，
MindSpore在應用層面效果如何呢？Jina AI聯合創始人兼首席技術官王楠介紹了如何利用神經搜索框架Jina 和深度學習框架MindSpore快速搭建向量搜索系統，
他首先用以圖搜圖的案例來介紹向量搜索，即通過深度學習模型將圖片轉化為向量，再把這些向量存儲一個向量索引中，當用戶拿一張圖片來做查詢的時候，我們會把這張圖片也通過深度學習的模型轉化為向量，然后在這個向量索引中，和我們之前存儲的那些向量進行對比，從而找出最相似的圖片，然而，要在實際的生產系統中搭建這樣的向量系統，需要非常高的開發和維護成本，Jina針對這一痛點開發出一套開源的搜索框架，這是一個云原生的搜索框架，具備可縮放性，而將Jina與MindSpore框架相融合，有助于打造一個更厲害更強大的向量搜索系統，
Zilliz合伙人、技術布道師顧鈞也介紹了MindSpore在其業務中的應用，其演講主題是如何利用Milvus和MindSpore做模型服務和數據服務，讓AI程式在生產系統中真正地跑起來，他介紹了旨在解決非結構數據搜索問題的Milvus項目，以及如何通過模型服務和數據服務簡化AI落地，目前Milvus已經開源，
在這次論壇的最后，MindSpore高級工程師與社區布道師吳丹萍介紹了MindSpore的關鍵差異化特征和應用案例。
MindSpore的關鍵特性包括：
自動并行，實現大規模高效訓練；
動靜態圖結合；
二階優化，實現訓練加速20%；
可視化調優，打造最佳開發體驗；
全場景協同：智能匹配端、邊、云多樣設備；
全棧協同加速。
演講最后，吳丹萍介紹了MindSpore與鵬城實驗室、深圳灣實驗室、銀行、教育部等的合作，
