近日，国际权威数据调研机构IDC发布的《中国AI开源框架市场研究报告（2024）》引发行业高度关注。报告中的数据显示，昇思MindSpore AI框架在2024年新增市场份额达 30.26%，在竞争激烈的中国AI开源框架市场中脱颖而出，成绩斐然。

数据来源：IDC中国，《中国AI开源框架市场研究报告（2024）》

　　从市场份额增长情况来看，昇思MindSpore的表现尤为亮眼。在2024年，众多开源框架竞相角逐，昇思MindSpore能取得30.26%的新增市场份额，这一数据背后是其不断深耕技术、贴合市场需求的努力成果。与之对比，T框架新增市场份额为11.23%，PyTorch为22.12%，昇思MindSpore在新增份额方面优势明显，展现出强大的市场拓展能力。

　　在技术创新与应用适配方面，昇思MindSpore紧紧跟随AI发展趋势，多维度提升自身竞争力。为满足开发者基础易用性诉求，昇思MindSpore积极兼容业界主流开发接口，涵盖模型表达、算子、并行、数据格式、权重格式等多个关键领域。

　　目前，昇思MindSpore已成功兼容100+Transformers接口、100+Diffusers接口，支持1300 +算子表达，还支持流程控制类、硬件以及调测等功能。不仅如此，昇思MindSpore完善了动态图和调优能力，能够灵活对接各种加速库，为开发者实现低成本的模型脚本平滑迁移替换提供了便利，大大降低了开发门槛，提升了开发效率。

　　随着大模型时代的到来，模型并行优化成为关键技术点。昇思MindSpore原生亲和超节点，基于八维分布式并行技术持续升级，针对超长序列、MoE、多模态模型等制定多维混合并行策略。

　　例如，通过RingAtt超长序列并行、3D超长序列并行和2D/3D高维张量并行技术，超长序列大模型训练性能提升20%；借助MoE通信计算并行、Router融合，万亿MoE模型训练性能提升40%；利用细粒度多副本、虚拟流水交织并行、序列流水线并行以及负载均衡技术，千亿稠密模型训练性能提升20%。

　　更为重要的是，昇思MindSpore还提供并行策略自动搜索和仿真执行能力，从依赖专家经验和集群实测的传统模式，转变为自动搜索最优并行策略，通过Dryrun仿真分析获得更优结果，大幅缩短大模型调优时间，实现天级大模型开箱性能，为大模型开发和应用提供了高效的技术支撑。

　　在AI技术创新前沿领域，昇思MindSpore打造AI融合框架，实现大模型与AI4S两大领域的原生融合。通过持续升级架构，支持MPMD多模型多任务调度，实现训推同构，可自由组合封装RL模块搭建高性能强化学习套件，在线重排训推权重任务，端到端提升系统吞吐能力，还能自动分配切分计算资源，实现多模型多任务并行处理。其具备的函数式编程亲和架构，支持Numpy/Scipy原生操作和自动微分加速，为开发者提供高性能强化学习、AI4S使能套件，推动了AI技术在多领域的创新应用。

　　昇思MindSpore在社区生态建设方面同样成果丰硕。自2020年3月正式开源以来，昇思MindSpore通过创建学术奖励基金、培养原生大语言模型、举办AI框架峰会、成立社区委员会、成为Gitee重要贡献者、创立昇思生态创新中心等一系列举措，吸引了大量B端企业合作伙伴以及企业、高校开发者。

　　截至目前，已有4万+社区核心贡献者、1100万+全球用户下载、10万+代码合入请求、1700+学术论文创新，在全球范围内的影响力不断扩大。在大模型应用落地方面，昇思MindSpore已成功孵化、适配50+国内外主流大模型，助力1700+企业、研究院所在政府、交通、金融、医疗、驾驶等多个领域落地2000+大模型解决方案，切实推动了AI技术的产业应用和社会发展。

　　笔者看来，在AI开源框架市场蓬勃发展的当下，昇思MindSpore凭借技术创新、生态建设和市场拓展等多方面的突出表现，成为推动行业发展的重要力量。随着技术的不断迭代和生态的持续完善，昇思MindSpore有望在未来为AI领域带来更多创新成果和应用突破，为产业升级和社会发展注入源源不断的动力。