AI框架進化論：昇思MindSpore左手“技術摸高” 右手“好用易用”

即將過去的2025年，“超節點”成為AI領域的熱門關鍵詞。隨著大模型參數規模持續變大，主流硬件廠商紛紛布局超節點，推動AI算力基礎設施邁入了“超節點時代”。算力架構革新之下，被譽為“AI領域操作系統”的AI框架，也迎來新的架構范式。

12月25日在“AI之城”杭州舉行的昇思人工智能框架峰會上，昇思MindSpore聚焦超節點技術創新，重磅打造昇思HyperParallel架構，激發超節點架構優勢，充分釋放硬件算力，加速Agentic AI、全模態等新模型結構和新訓推范式創新，引領AI框架邁入“超節點時代”。

“技術摸高”的同時，深耕開源領域5年多的昇思MindSpore還以“好用易用”為核心，構筑了開發友好的領先生態。目前昇思MindSpore全球下載量超1300萬，覆蓋156個國家和地區，社區貢獻者超5.2萬，合入請求達12萬+；完善地支持超過25種不同系列大模型，攜手2000+合作伙伴落地3100+行業應用，支撐近2500篇學術論文創新，成為國內最具創新活力的AI框架開源社區。

昇思MindSpore開源社區理事長 丁誠

從本次峰會成果看，昇思MindSpore緊扣AI時代變革脈搏，一手抓技術突破，一手抓生態易用，正攜手全球開發者共建繁榮開源生態，賦能千行百業智能化轉型，釋放AI創新的澎湃動能。

技術摸高：AI框架正式邁入“超節點時代”

回顧開源5年來的征程，昇思MindSpore從原生大規模并行，到端邊云全場景部署，再到科學計算加速，每一步都精準踩中了AI發展的關鍵進程。此番昇思HyperParallel架構的誕生，則是對模型發展驅動AI基礎設施從“服務器集群時代”邁入“超節點時代”的最新回應。

面對模型規模走向長序列和稀疏的十萬億級，模型結構走向非規則化，訓推范式走向異構化的主流趨勢，昇思HyperParallel架構通過HyperOffload多級智能卸載、HyperMPMD異構非規則并行、HyperShard聲明式并行編程三大技術創新，把超節點當作一臺“超級計算機”來統一編程和調度，相當于給復雜的算力網絡裝上了“智慧大腦”，能夠釋放超節點架構的極致潛能。

昇思MindSpore開源社區技術委員會主席 金雪鋒

其中，HyperOffload就像給模型訓練“減負擴容”，讓計算與狀態分離，借助超節點的池化存儲能力破解昂貴的HBM存儲瓶頸，讓片上內存變為緩存，內存池為存儲，不僅讓訓練性能提升20%以上，更將推理序列長度拉長70%以上，提供更好的性價比。

HyperMPMD好比給算力分配“精準導航”，讓并行模式從SPMD升級為MPMD，充分發揮超節點對等計算的優勢，實現細粒度并行切分與通算并發，為強化學習、全模態等場景提供靈活、均衡的并行能力，將算力利用率提升15%以上。

HyperShard則是給開發者“松綁減負”，讓并行編程從繁瑣的命令式轉為簡潔的聲明式，屏蔽超節點集群拓撲的復雜性，為全模態等模型提供極簡組合編程體驗，實現新算法并行化改造時間小于1天，并行策略調優也從天級縮減至小時級。

一言以蔽之，三重進化的昇思MindSpore為超節點而生，可加速Agentic AI、全模態等新模型結構和新訓推范式創新，并為千行百業的大模型落地“降本提質增效”。

好用易用：“內外兼修”加速開發者AI創新進程

毋庸諱言，一切技術最終的價值，都要體現在應用落地上。為此，昇思MindSpore在持續開展技術摸高的同時，已在“內外兼修”全鏈路優化，為開發者打造好用易用的AI框架，加速他們的AI創新進程。

“內功”方面，昇思MindSpore通過框架的執行優化、自動微分、圖優化、集群調優等能力，不斷提升框架性能；并通過圖模式AKG、并行尋優等組件間高度解耦，實現原子化開放，為昇思社區的廣大開發者提供架構靈活、組件化可復用的AI框架。

在這個維度，昇思MindSpore在使能千行萬業智能升級過程中，完善地支持超過25種不同系列大模型，攜手2000+合作伙伴落地3100+行業應用實踐，足以證明昇思已實現好用易用，給開發者提供絲滑的開發體驗；而快速增長的社區下載量、貢獻者及合入請求，則表明越來越多開發者已在社區實現“自閉環”，可以基于昇思MindSpore的創新技術做好模型創新。

“外功”方面，昇思MindSpore主動擁抱業界主流生態及社區，包括SGlang、vLLM、verl、Areal、openRLHF、LLama-factory、OpenCompass等，將解耦的組件能力使能三方主流開源社區，發揮核心AI框架能力，支持好其他頭部社區生態的發展，并組織布道活動共同推動開發者應用創新。

在這個維度，昇思MindSpore已經全量支持vLLM社區核心特性對接，并且在一體機等關鍵領域場景形態下，不用修改代碼就可以通過編譯加速獲得超過15%的性能收益；近期MindSpore框架的代碼也已經正式貢獻合入了SGLang社區主倉，豐富了社區后端生態的拓展，現已支持SGLang用戶使用Mindspore在Qwen3和DeepSeek模型上開展高效部署。

全面進化：攜手加速AI產業實踐和科研創新

“兩手抓、兩手硬”之下，開源5年來的昇思MindSpore得到了全面進化，正攜手行業伙伴及開發者面向下一個5年，共建更加繁榮的開源生態，進一步夯實AI框架這一產業智能化的核心基石，加速AI產業實踐和科研創新。

在Al for Science領域，中國商飛上海飛機設計研究院基于昇思MindSpore AI框架持續創新，推出業界首個民機超臨界翼型氣動設計智能體——“御風·智翼”，構建了基于工程經驗的超臨界翼型智能一站式解決方案，實現設計效率與設計質量的雙重提升，以AI突破科學計算邊界，助力中國大飛機的新發展。

在大模型領域，面壁智能在基于昇思MindSpore構建分布式大模型訓練引擎BMTrain的基礎之上，研究打造更加高效的稀疏模型架構BlockFFN，實現以更少的參數激活量獲得更強大的模型能力，提升模型密度，從而加快小尺寸模型在各種終端設備上的普惠落地，迎接通用人工智能時代的加速到來。

在金融領域，招商銀行基于昇思MindSpore多維混合并行策略，在大規模的分布式運行鏈上開展多輪訓練及微調，高效穩定地打造了金融領域的專家模型，并深度賦能公司的金融知識問答、業務模型定制等核心業務應用，推動銀行業發展從傳統的數字化銀行轉變為數智化銀行。

在AI人才培養方面，北京師范大學結合產業對大模型的訴求，依托昇思MindSpore打造“課-訓-賽-產”一體化AI人才培養全鏈條，賦能師生從知識學習者成長為昇思社區開發者和布道師，并在全國范圍內開展實戰型師資培訓，培育AI教育種子力量，凝聚多方合力共建開放共贏的AI人才生態。

如此種種，昇思MindSpore全鏈路賦能大模型創新落地，并拉通“產學研”需求支持AI人才培養，已助力大量開發者成為AI產業發展的中堅力量，與時代共舞。

2025年，超節點成為業界AI基礎建設的共識，支撐大模型持續創新。面向2026年，隨著昇思MindSpore再進化，打造超節點時代AI框架的“最優解”，必將進一步加速新模型結構和新訓推范式創新，支撐爆發在即的Agentic AI等新場景應用，讓開發者基于昇思開展更多AI創新，贏在智能時代！