秒级响应 + 99.9%准确率：法律行业文本比对技术解析
本工具基于先进AI技术，采用自然语言处理和语义匹配算法，支持PDF、Word等格式，实现法律文本的智能化比对。具备高精度语义匹配、多格式兼容、高性能架构及智能化标注与可视化等特点，有效解决文本复杂性和法规更新难题，提升法律行业工作效率。
【AI系统】昇思MindSpore并行
本文介绍昇思MindSpore的并行训练技术，包括张量重排布、自动微分等，旨在简化并行策略搜索，提高大规模模型训练效率。文章探讨了大模型带来的挑战及现有框架的局限性，详细说明了MindSpore如何通过技术创新解决这些问题，实现高效的大模型训练。
【AI系统】混合并行
混合并行融合了数据并行、模型并行和流水线并行，旨在高效利用计算资源，尤其适合大规模深度学习模型训练。通过将模型和数据合理分配至多个设备，混合并行不仅提升了计算效率，还优化了内存使用，使得在有限的硬件条件下也能处理超大型模型。3D混合并行（DP+PP+TP）是最先进的形式，需至少8个GPU实现。此策略通过拓扑感知3D映射最大化计算效率，减少通信开销，是当前深度学习训练框架如Deepspeed和Colossal AI的核心技术之一。
【AI系统】完全分片数据并行 FSDP
本文深入探讨了AI框架中针对权重数据、优化器数据和梯度数据的分布式并行实现，特别是在PyTorch框架下的具体方案。文章首先回顾了通用数据并行和分布式数据并行的概念，重点讨论了同步与异步数据并行的差异。接着，文章详细介绍了如何在PyTorch中实现弹性数据并行，特别是完全分片数据并行（FSDP）的机制，包括其如何通过分片模型状态和剩余状态来减少内存消耗，提高训练效率。此外，文章还探讨了混合精度训练、损失缩放和内存消耗估算等关键技术，为理解和实施高效的分布式训练提供了全面的指导。
【AI系统】流水并行
在大模型训练中，单个设备难以满足计算和存储需求，分布式训练成为必要。模型并行是其中关键技术之一，通过将模型计算任务拆分至不同设备上执行，提高训练效率。模型并行主要包括朴素模型并行、张量并行和流水线并行。流水线并行通过将模型的不同层分配到不同设备上，采用微批次处理，提高设备利用率。Gpipe和PipeDream是两种流行的流水线并行方案，前者通过重叠前向和反向传播提升效率，后者则通过1F1B策略实现交错执行，最大化利用计算资源。
【AI系统】计算图的控制流实现
计算图作为有向无环图（DAG），能够抽象神经网络模型，但在编程中遇到控制流语句（如if、else、while、for）时，如何表示成为难题。引入控制流后，开发者可构建更复杂的模型结构，但部署含控制流的模型至不支持Python的设备上较为困难。目前，PyTorch仅支持Python控制流，而TensorFlow通过引入控制流原语来解决此问题。计算图的动态与静态实现各有优劣，动态图易于调试，静态图利于优化。
【AI系统】计算图挑战与未来
当前主流AI框架采用计算图抽象神经网络计算，以张量和算子为核心元素，有效表达模型计算逻辑。计算图不仅简化数据流动，支持内存优化和算子调度，还促进了自动微分功能的实现，区分静态图和动态图两种形式。未来，计算图将在图神经网络、大数据融合、推理部署及科学计算等领域持续演进，适应更复杂的计算需求。
【AI系统】数据并行
数据并行是一种在分布式AI系统中广泛应用的技术，通过将数据集划分成多个子集并在不同计算节点上并行处理，以提高计算效率和速度。在大规模机器学习和深度学习训练中，数据并行可以显著加快模型训练速度，减少训练时间，提升模型性能。每个计算节点接收完整的模型副本，但处理不同的数据子集，从而分摊计算任务，提高处理速度和效率。数据并行按同步方式可分为同步数据并行和异步数据并行，按实现方式包括数据并行、分布式数据并行、完全分片的数据并行等。其中，分布式数据并行（DDP）是当前应用最广泛的并行算法之一，通过高效的梯度聚合和参数同步机制，确保模型一致性，适用于大型NPU集群和AI系统。
【AI系统】计算图与自动微分
自动求导利用链式法则计算雅可比矩阵，从结果节点逆向追溯计算路径，适用于神经网络训练中损失值对网络参数的梯度计算。AI框架中，自动微分与反向传播紧密相连，通过构建计算图实现高效梯度计算，支持动态和静态计算图两种模式。动态图如PyTorch，适合灵活调试；静态图如TensorFlow，利于性能优化。
【AI系统】计算图原理
本文介绍了AI框架中使用计算图来抽象神经网络计算的必要性和优势，探讨了计算图的基本构成，包括标量、向量、矩阵、张量等数据结构及其操作，并详细解释了计算图如何帮助解决AI工程化中的挑战。此外，文章还通过PyTorch实例展示了动态计算图的特点和实现方法，包括节点（张量或函数）和边（依赖关系）的定义，以及如何通过自定义Function实现正向和反向传播逻辑。