绝了！这样使用昇思MindSpore大模型编译器，性能提升N倍、速度提升9倍以上
开源中国社区团队直播首秀，以分享为名讲述开源中国社区背后的故事” 作者：金雪锋 背景 静态图跑大语言模型有许多好处，包括： 算子融合优化/整图执行带来的性能提升；如果是昇腾，还可以使用整图下沉执行，进一步提升性能，而且整图下沉执行不受host侧数据处理执行的影响，性能稳定性好； 内存静态编排使得内存的利用率高、不产生碎片，提升batchsize，从提升训练性能； 自动进行执行序的优化，通信和计算并发好； ...... 不过静态图跑大语言模型也有挑战，突出的一条就是编译性能。 神经网络模型的编译
对称性与AI for Science，游走于人工智能与科学领域的几何深度学习
开源中国社区团队直播首秀，以分享为名讲述开源中国社区背后的故事” 作者：于璠 背景 回顾神经网络架构的发展历程，我们可以发现，对称性始终扮演一个隐蔽而核心的角色，几何深度学习将对称性的重要性凸显出来。一方面，在传统计算机视觉与自然语言处理领域，我们看到近几年来以Transformer为基础的网络架构，取得了令人惊异的效果。另一方面，对称性作为第一原理在自然科学中地位至关重要。于是，我们有理由相信，从对称性的视角出发，几何深度学习会在人工智能与科学领域的结合中，发挥重要价值。 图1：几何深度学习
SAIL奖揭晓！昇思MindSpore使能大模型、AI4S，打造流体仿真重器
开源中国社区团队直播首秀，以分享为名讲述开源中国社区背后的故事” 上周刚刚闭幕的世界人工智能大会WAIC2023（7月6日-7月8日）与华为开发者大会 2023（Cloud）（7月7日-7月9日）期间，昇思MindSpore AI框架助力孵化的30+大模型、12+AI4S创新成果，分别在重磅发布仪式、展览展示等环节亮相。 在原生支持大模型领域，基于昇思MindSpore孵化、支持的重磅大模型超过30个，包括华为云盘古大模型3.0、中科院自动化所紫东太初2.0全模态大模型、面壁智能CPM-Bee
论文精讲 | 量子计算二维Isometric张量网络态
开源中国社区团队直播首秀，以分享为名讲述开源中国社区背后的故事” 分享人：吴绍君 ｜学校**：电子科技大学** 内容简介 在模拟量子多体系统时，克服复杂性的指数增长是物理学中一个具有挑战性的目标。目前，对于一维量子系统的基态性质，基于张量网络态（TNS）的方法已经提供了一种有效地方式来给出基本精确的数值解。在二维系统中，通过引入一些算法来优化各种晶格模型的TNS也取得了一些进展。本次，将介绍一种新的量子态的表示方法，即Isometric TNS，该方法可以用于描述二维系统的量子态，并且具有计算
项目分享 | 如何通过昇思MindSpore实现强化学习玩游戏
开源中国社区团队直播首秀，以分享为名讲述开源中国社区背后的故事” 作者：Hamwon 摘要 《Playing Atari with Deep Reinforcement Learning》是首篇将强化学习与深度学习结合起来的深度强化学习经典论文，由DeepMind团队设计开发，算法在Atari 2600 游戏环境进行测试，在部分游戏中的测试表现优于人类玩家。 论文网址：https://paperswithcode.com/paper/playing-atari-with-deep-reinfo
基于深度学习模型来替代传统DFT模型以及DeephE3模型的分析综述
开源中国社区团队直播首秀，以分享为名讲述开源中国社区背后的故事” 作者：于璠 背景 近年来深度学习在计算量子化学领域取得了重大进展，现有的深度学习方法已经证明了其在解决各种具有挑战性的量子力学模拟任务方面的效率和表现力，随着当今算力的不断增加，深度学习和第一性原理方面结合越来越深，从基本的物理学定律出发，在原子和电子的尺度结合等变神经网络来预测量子领域的值，尤其是在DFT领域里，也诞生了一些深度学习模型，例如DeephE3，QhNet, 这些网络都是基于等变网络来预测DFT哈密顿量。这篇文章会
论文精讲 | 基于昇思MindSpore实现多域原型对比学习下的泛化联邦原型学习
开源中国社区团队直播首秀，以分享为名讲述开源中国社区背后的故事” 作者：李锐锋 论文标题 Rethinking Federated Learning with Domain Shift: A Prototype View 论文来源 CVPR 2023 论文链接 https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/papers/Huang_Rethinking_Federated_Learning_With_Domain_Shift_A_Prototyp
项目分享 | 如何通过MindNLP将HuggingFace Datasets嫁接到昇思MindSpore
开源中国社区团队直播首秀，以分享为名讲述开源中国社区背后的故事” 作者：吕昱峰 来源：知乎 摘要 MindNLP的开发大概也有小一年时间了，整体而言面临着诸多的问题，并且还伴随着LLM带来的一系列冲击和挑战。作为一个依赖昇思MindSpore向上生长的后来者NLP框架，其实也要考虑怎么扩大生态的问题。 还是那句俗话——打不过就加入。不过对于开源世界而言，又何谈加入，你中有我我中有你才是常态，况且在前两天Pytorch2.1+Ascend官宣的这个当口，生态嫁接毫无疑问是最优解。闲话就到这，进入
昇腾AI@青岛 | 更快！更准！米塔碳携手昇腾AI打造新能源高精度预测平台
开源中国社区团队直播首秀，以分享为名讲述开源中国社区背后的故事” 近日, 在青岛昇腾人工智能生态创新中心的支持下，米塔碳公司的“璞云天空地一体化能源大数据平台”正式上线。该平台核心技术为高精度的璞云气象功率预报大模型，依托Atlas 系列硬件和昇思MindSpore AI框架进行开发，能够对15分钟级的气象及功率进行高精度预报，同时将计算速度从小时级提升至分钟级，效率显著提高。 平台首页展示页 基于米塔碳自研的璞云气象功率预报大模型，对近40年天气及多年功率数据（数据量约120TB）进行训练，
以MindSpore Elec实践为例的智能电磁计算若干进展综述
开源中国社区团队直播首秀，以分享为名讲述开源中国社区背后的故事” **作者：**于璠 背景 东南大学崔铁军院士团队近期发表了一篇“智能电磁计算的若干进展”的综述论文[1]，里面详尽地描述了人工智能在电磁计算领域的进展，为读者入门并了解该领域最新的研究成果提供有益帮助。昇思MindSpore[2]是最早提出电磁仿真套件的AI框架，本文将结合昇思MindSpore Elec电磁仿真套件[3]进行论文分析。论文从算法层面分别介绍了智能电磁计算在正向电磁仿真和逆向电磁成像上的最新研究成果，随后从软硬件
昇思科学计算套件喜迎新成员：MindSpore Earth 0.1地球科学套件全新发布
开源中国社区团队直播首秀，以分享为名讲述开源中国社区背后的故事” 2023年9月21日下午，在以“加速行业智能化”为主题的华为全联接大会2023(Huawei Connect2023)昇思MindSpore专题论坛上，昇思MindSpore开源社区发布了MindSpore Earth 0.1地球科学套件。 该套件集成了多时空尺度下的AI气象预报SOTA模型，提供了数据前处理、预报可视化等工具，并集成了ERA5再分析、雷达回波、高分辨率DEM数据集，致力于高效使能AI+气象和海洋预报的融合研究。
论文精讲 | 基于昇思的等夹角向量基（EBVs）分类性能显著优于传统分类器详解
开源中国社区团队直播首秀，以分享为名讲述开源中国社区背后的故事” **作者：**李锐锋 论文标题 Equiangular Basis Vectors 论文来源 CVPR 2023 论文链接 https://arxiv.org/abs/2303.11637 代码链接 https://github.com/msfuxian/EBV 昇思MindSpore作为一个开源的AI框架，为产学研和开发人员带来端边云全场景协同、极简开发、极致性能，超大规模AI预训练、极简开发、安全可信的体验，2020.3.2
项目分享 | 昇思MindSpore接入强化学习的新环境和新算法
开源中国社区团队直播首秀，以分享为名讲述开源中国社区背后的故事” 作者：****严可熙, 景煜恒, 刘志豪, 丰效坤, 雷世骐-**中国科学院自动化研究所 摘要 本次强化学习实验，我们小组选择的题目为“昇思MindSpore 接入强化学习的新环境/新算法”。我们将一个面向多智能体合作场景的游戏测试环境——SISL(Stanford Intelligent Systems Laboratory)接入到昇思MindSpore平台，并实现了QMIX和MAPPO算法对此实验环境的性能基准测试。本次分享
最新综述文章梳理量子到宏观尺度AI4S共性特点
开源中国社区团队直播首秀，以分享为名讲述开源中国社区背后的故事” 作者：于璠 背景 人工智能（AI）的发展给科学发现引入了新的范式。如今AI已经开始改进、加速和使能我们对广泛的空间和时间尺度下的自然现象的理解，从而促进自然科学的发展，并催生了AI4Science的新研究领域。近期，一篇由60多名作者联合撰写的综述论文《Artificial Intelligence for Science in Quantum, Atomistic, and Continuum Systems》在亚原子、原子、
论文精讲 | 基于昇思MindSpore的零售商品视觉结算原型学习PLACO，实现准确率提升2.89%
开源中国社区团队直播首秀，以分享为名讲述开源中国社区背后的故事” 作者：李锐锋 论文标题 Prototype Learning for Automatic Check-Out 论文来源 IEEE TMM 论文链接 https://ieeexplore.ieee.org/document/10049664/ 代码链接 https://github.com/msfuxian/PLACO 昇思MindSpore作为一个开源的AI框架，为产学研和开发人员带来端边云全场景协同、极简开发、极致性能，超大规
基于PhyCRNet求解时空域PDEs
开源中国社区团队直播首秀，以分享为名讲述开源中国社区背后的故事” 作者：于璠 背景 由偏微分方程(Partial Differential Equation)建模的复杂时空系统在许多学科中普遍存在，例如应用数学、物理、生物、化学和工程。在多数情况下，我们都无法获得用以描述这些复杂物理系统的PDE的解析解，因此数值求解方法被大量地研究，这其中就包括：有限元，有限差分，等几何分析(IGA)等方法。尽管这些传统数值方法能通过基函数很好地近似方程的精确解，但是在数据同化和反问题的求解上仍存在着巨大的算
论文精讲 | 使用稀疏Ising机训练深度玻尔兹曼网络
开源中国社区团队直播首秀，以分享为名讲述开源中国社区背后的故事” 分享人：曾庆国 ｜学校：南方科技大学 内容简介 摩尔定律的放缓推动了非传统计算范式的发展，例如专门针对组合优化问题求解的定制化Ising机。本次会议将介绍基于P-bit的Ising机在训练深度生成式神经网络方面的新应用，使用稀疏、异步和高度并行的Ising机，在混合概率-经典计算设置中训练深度波尔兹曼网络。 相关论文 标题：Training Deep Boltzmann Networks with Sparse Ising Ma
论文精讲 | 基于昇思的流场景下知识图谱表示学习框架
开源中国社区团队直播首秀，以分享为名讲述开源中国社区背后的故事” 作者：李锐锋 论文标题 StreamE: Lightweight Updates of Representations for Temporal Knowledge Graphs in Streaming Scenarios 论文来源 SIGIR 2023 论文链接 https://dl.acm.org/doi/10.1145/3539618.3591772 代码链接 https://github.com/zjs123/Stre
薛定谔方程的巧妙求解，基于FermiNet高精度求解波函数
开源中国社区团队直播首秀，以分享为名讲述开源中国社区背后的故事” 作者：于璠 背景 薛定谔方程是量子力学的一个基本方程，通过求解该方程，可以解决大部分的物理、化学问题。但问题在于，薛定谔方程中基函数的数量随分子体系维度的增加而指数上升，如甲烷分子，原子数为5，其维度为9=3*5 – 6，基函数数量为10的9次方。 既然薛定谔方程无法精确求解，那么可以通过高精度的近似解来预测分子的化学性质。Configuration Interaction、Coupled-Cluster方法具有较高精度，但计算
开源电子邮件营销平台 listmonk 使用教程
开源中国社区团队直播首秀，以分享为名讲述开源中国社区背后的故事” 做产品肯定要做电子邮件营销，特别是面向海外的产品，电子邮件营销已成为企业与客户沟通、建立品牌忠诚度和推动销售的重要工具，可以直接接触到目标受众，提供个性化内容，并以相对较低的成本获得可观的投资回报。你看，MEAP 又来提醒我买电子书了！ 做电子邮件营销首先需要考虑的是选哪个电子邮件服务提供商，也就是 ESP(email service provider)。他们提供软件平台，帮助你管理电子邮件列表，设计邮件，发送邮件，并跟踪结果。
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