昇思MindSpore란?
昇思MindSpore는 커뮤니티 협력을 통해 전 장면에 걸쳐 최적의 Ascend 호환성을 갖추고 다중 프로세서 아키텍처를 지원하는 개방형 AI 아키텍처를 구축함으로써, 알고리즘 엔지니어와 데이터 과학자들에게 개발 친화적이고, 실행 효율이 높으며, 배포가 유연한 경험을 제공하여 인공지능 소프트웨어 및 하드웨어 응용 생태계의 번영을 도모합니다.
주요 기능
분산 학습 네이티브: 대규모 모델 학습에 필요한 다양한 병렬 처리 기능을 내장하고, 간편하고 사용하기 쉬운 대규모 모델 분산 전략 구성 인터페이스를 제공하여 개발자가 고성능의 대규모 모델 분산 학습을 신속히 구현할 수 있도록 지원합니다.
Ascend 950 세대의 고효율 MXFP8 저정밀 학습을 지원: 차세대 Ascend 하드웨어에 맞게 최적화되어 MXFP8 형식의 저정밀 학습을 지원하며, 학습 효율과 에너지 효율 비율을 크게 향상시킵니다.
활용 사례와 대상
알고리즘 엔지니어 및 데이터 과학자
- 전 장면에 걸쳐 최적의 Ascend 호환성을 갖추고 다중 프로세서 아키텍처를 지원하는 개방형 AI 프레임워크로, 알고리즘 엔지니어와 데이터 과학자들에게 개발 친화적이고, 실행 효율이 높으며, 배포가 유연한 경험을 제공합니다.
- 내장된 대규모 모델 학습에 필요한 다양한 병렬 처리 기능을 제공하며, 간편하고 사용하기 쉬운 대규모 모델 분산 전략 구성 인터페이스를 통해 개발자가 고성능의 대규모 모델 분산 학습을 신속히 구현할 수 있도록 지원합니다.
- AI4S 융합 컴퓨팅 프레임워크로 하드웨어의 잠재력을 극대화합니다.
AI 모델 코드, 학습용 데이터셋(예: CIFAR-10), 자연어 텍스트 등
학습 완료된 AI 모델, 추론 결과(예: 이미지 분류 레이블, 텍스트 감정 분류)
자주 묻는 질문
MindSpore를 설치할 때 인터넷에 접속해야 하나요?
네, MindSpore를 설치하려면 공용 네트워크에 접속해야 합니다. 사내망 환경인 경우, 네트워크 연결 설정이 올바르게 구성되어 있는지 확인해 주시기 바랍니다.
MindSpore는 대규모 모델의 분산 학습을 지원하나요?
지원됩니다. MindSpore는 대규모 모델 학습에 필요한 다양한 병렬 처리 기능을 내장하고 있으며, 간편하고 사용하기 쉬운 대규모 모델 분산 전략 구성 인터페이스를 제공합니다.
사용 방법
- 01
MindSpore 공식 웹사이트에 접속하여 설치 명령어를 확인하세요.
- 02
네트워크 연결 설정이 올바른지 확인하십시오(설치 시 인터넷에 접속해야 합니다).
- 03
ModelArts나 Qizhi AI 협업 플랫폼과 같은 클라우드 플랫폼을 통해 모델을 빠르게 생성하고 배포할 수 있습니다.
- 04
튜토리얼 및 학습 자료를 참고하여 이미지 분류나 감정 분석 등 일반적인 작업을 실습해 보세요.
공식 웹사이트 및 출처
자료 출처
자료 업데이트 2026-10-31
