昇思MindSporeとは？
昇思MindSporeは、コミュニティとの協力を通じて、全シナリオに最適な昇騰とのマッチングを実現し、マルチプロセッサアーキテクチャをサポートするオープンなAIアーキテクチャを構築しています。これにより、アルゴリズムエンジニアやデータサイエンティストに対して、開発が容易で実行効率が高く、デプロイも柔軟な体験を提供し、人工知能のソフトウェア・ハードウェア応用エコシステムの繁栄に貢献しています。
主な機能
分散学習にネイティブ対応：大規模モデルのトレーニングに必要な各種並列処理機能を内蔵し、使いやすい大規模モデル向けの分散戦略設定インターフェースを提供することで、開発者が高性能な大規模モデルの分散学習を迅速に実現できるよう支援します。
昇騰950世代の高効率MXFP8低精度トレーニングを実現：新世代の昇騰ハードウェアに最適化され、MXFP8形式の低精度トレーニングをサポートすることで、トレーニング効率とエネルギー効率比を大幅に向上させます。
用途と対象者
アルゴリズムエンジニアおよびデータサイエンティスト
- 全シナリオに最適な昇騰とのマッチングを実現し、マルチプロセッサアーキテクチャをサポートするオープンなAIフレームワークとして、アルゴリズムエンジニアやデータサイエンティストに、開発が容易で実行効率が高く、デプロイも柔軟な体験を提供します。
- 大規模モデルのトレーニングに必要な各種並列処理機能を内蔵し、シンプルで使いやすい大規模モデルの分散戦略設定インターフェースを提供することで、開発者が高性能な大規模モデルの分散トレーニングを迅速に実現できるよう支援します。
- AI4S統合計算フレームワークにより、ハードウェアの潜在能力を最大限に引き出します。
AIモデルのコード、CIFAR-10などのトレーニング用データセット、自然言語テキストなど
トレーニングが完了したAIモデル、推論結果（画像分類ラベルやテキスト感情カテゴリなど）
よくある質問
MindSporeのインストールにはインターネットへのアクセスが必要ですか？
はい、MindSporeのインストールにはインターネットへのアクセスが必要です。社内ネットワーク環境である場合は、ネットワーク接続設定が正しく行われていることを確認してください。
MindSporeは大規模モデルの分散トレーニングをサポートしていますか？
対応しています。MindSporeは、大規模モデルのトレーニングに必要な各種並列処理機能を内蔵しており、シンプルで使いやすい大規模モデル向けの分散戦略設定インターフェースを提供します。
使い方
- 01
MindSporeの公式サイトにアクセスしてインストールコマンドを取得してください。
- 02
ネットワーク接続の設定が正しいことを確認してください（インストールにはインターネットへのアクセスが必要です）。
- 03
ModelArtsやQizhi AI協働プラットフォームなどのクラウドプラットフォームを通じて、モデルを迅速に作成・デプロイできます。
- 04
チュートリアルや学習リソースを参考にし、画像分類や感情分析など、一般的なタスクの実践を行いましょう。
公式サイトと情報源
情報更新日 2026-10-31
