昇思MindSpore 2.3发布：生成式AI赋能气动外形设计

在中国北京的国家会议中心，一场以“智慧提升，创新之源”为题的昇思人工智能框架峰会2024盛大召开。昇思MindSpore等开源框架在过去两年内取得了显著进步，极大地推动了大型模型应用的快速发展。其中，自主创新的生成式气动设计大模型平台基于昇思AI框架构建，其开发流程涵盖模型构建、训练和部署三个关键阶段。该平台整合了大语言模型、气动设计模型等，适用于多样化的气动设计任务。中国科学院院士唐志共指出，借助昇思MindSpore，气动设计效率从数月缩短至几分钟，革新了传统设计模式，并有望应用于航空航天、船舶、高铁等多个行业，提升工业设计与生产能力。

昇思MindSpore采用独特的并行技术，如多副本、多流水交织，集群线性度高达90%，算力利用率提高至55%。为应对集群故障，昇思通过编译快照和确定性CKPT技术缩短故障恢复时间至20分钟。在大模型部署上，昇思通过训推一体优化，Baichuan2-13B的推理部署只需一天。此外，LLM Serving提升了大模型推理吞吐量，而金箍棒2.0模型压缩工具能将千亿级大模型压缩十倍。昇思MindSpore还致力于AI生物计算研究，与顶级科研机构合作开发了包含蛋白质结构预测等功能的AI生物计算套件，加速相关领域的创新进程。

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