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Huawei open-source concurrent TensorFlow MindSpore

Huawei a annoncé que son framework pour le développement d’applications AI MindSpore est désormais open source et disponible sur GiHub et Gitee.

La suite légère est similaire à TensorFlow de Google et PyTorch de Facebook car elle réduit la barrière à l’entrée pour les développeurs qui cherchent à ajouter de l’IA à leurs applications.

Scientifique en chef de Huawei MindSpore et boursier IEEE, le professeur Chen Li a expliqué comment MindSpore peut évoluer sur plusieurs appareils dans un communiqué de presse.

« MindSpore s’adapte de manière native à tous les scénarios sur l’appareil, la périphérie et le cloud. Nous implémentons des algorithmes d’IA sous forme de code grâce à une collaboration à la demande pour faciliter le développement de modèles, et fournir des technologies de pointe et une co-optimisation avec les processeurs AI Huawei Ascend pour améliorer efficacité d’exécution et performances informatiques. Nous prenons également en charge d’autres processeurs tels que GPU et CPU.  »

MindSpore

MindSpore a déjà le soutien d’un certain nombre de partenaires, dont l’Université d’Édimbourg, l’Université de Pékin, l’Imperial College de Londres et la startup de robotique Milvus.

Le cadre est capable de fonctionner sur des processeurs, des cartes graphiques et des unités de traitement neuronales dédiées telles que celle des puces Ascend AI de Huawei. MindSpore a également 20% de lignes de codes en moins que les autres frameworks lorsqu’il s’agit de modèles de traitement du langage naturel et la société affirme que cela conduit à une augmentation moyenne de l’efficacité de 50%. En outre, le cadre prend en charge la formation parallèle sur le matériel ainsi que le débogage dynamique qui permet aux développeurs d’isoler les bogues tout en prenant moins de temps pour former les modèles d’IA.

Une autre chose intéressante à propos de MindSpore est le fait qu’il ne traite aucune donnée de lui-même mais qu’il ingère plutôt des informations de dégradé et de modèle qui ont déjà été traitées. En conséquence, le cadre préserve les données sensibles même dans des environnements «multi-scénarios» tout en garantissant que les modèles restent robustes.

MindSpore nécessite actuellement Python 3.7+ pour fonctionner, mais le framework prendra bientôt en charge d’autres langages tels que C ++, Rust et Julia.

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