2.1.2 MindSpore框架的總體架構

MindSpore框架的總體架構如圖2-2所示。MindSpore框架具有多領域擴展、開發態友好、運行態高效、全場景部署和硬件多樣化五大特性，具體介紹如下。

1．多領域擴展

MindSpore提供了模型庫ModelZoo、擴展庫Extend和MindScience子系統，這些組件為MindSpore框架提供了在更多領域應用的能力。

2．開發態友好

MindExpression 子系統是 MindSpore 的前端表示層，其中包含 Python API、MindSpore IR（中間表示）和GHLO（計算圖高階優化）3個部分。Python API向開發者提供統一的模型訓練、推理、導出接口，以及統一的數據處理、數據增強和格式轉換接口；GHLO包含硬件無關的優化（如死代碼消除等）、自動并行和自動微分等功能。MindSpore提供C/C++、Java等不同語言的API。另外，MindSpore 還提供了可視化的調試和調優工具MindInsight。

3．運行態高效

MindSpore的運行層包括MindData、MindCompiler這2個子系統，可以實現高效的數據處理和全棧協同優化。MindArmour是AI安全子系統，可以保障MindSpore應用的安全運行。

4．全場景部署

MindRT子系統是MindSpore的全場景運行時系統，包括云側、主機側運行時系統，以及端側和更小IoT的輕量化運行時系統。同樣，MindArmour子系統可以保障MindSpore在云、邊、端全場景的安全運行。

5．硬件多樣化

MindSpore框架支持CPU、GPU和NPU三大硬件平臺。