面对行业研究与全场景 AI 应用之间的巨大鸿沟，MindSpore 跨越

单选题面对行业研究与全场景 AI 应用之间的巨大鸿沟，MindSpore 跨越应用鸿沟助力普惠 AI 的技术创新不包括以下哪项?

A、新协作方式

B、新编程语言

C、新编程范式

D、新执行模式

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单选题以下哪个不是 MindSpore 常用的 Operation?

A、signal

B、math

C、nn

D、array

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单选题在应用开发时，以下哪种操作不属于典型网络定义?

A、网络定义

B、网络执行

C、知识蒸馏

D、权值初始化

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单选题 Ce11 提供了定义执行计算的基本模块，Ce11 的对象可以直接执行，以下说法有误的是?

A、__init__,初始化参数(Parameter)，子模块(Ce11)，算子(Primitive)等组件，进行初始化的校验

B、Construct，定义执行的过程。图模式时，会被编译成图来执行，没有语法限制

C、还有一些 optim 常用优化器、wrap 常用网络包装函数等预定义 Cel1

D、bprop (可选)，自定义模块的反向

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单选题以下哪个不是 MindSpore 核心架构的特点?

A、自动微分

B、自动调优

C、自动编码

D、自动并行

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单选题 On-Device 执行，即整图卸载执行，充分发挥异腾芯片的算力，可以大大降低交互的开销，从而提升加速器占用率，关于 0n-Device 执行以下描述错误的是?

A、MindSpore通过梯度数据驱动的自适应图优化，实现去中心化的自主A11 Reduce,梯度聚合步调一致，计算与通信充分流水

B、超强芯片算力下模型执行的挑战:内存墙问题、交互开销大、数据供给难。部分在 Host 执行，部分在 Device 执行，交互开销甚至远大于执行开销，导致加速器占用率低

C、MindSpore 通过面向芯片的深度图优化技术，同步等待少，最大化“数据计算通信”的并行度，训练性能相比 Host 侧图调度方式持平

D、超强芯片算力下分布式梯度聚合的挑战:ReslNet50 单迭代 20ms 时间时会产生中心控制的同步开销和频繁同步的通信开销。传统方法需要 3 次同步完成 A11Reduce, 数据驱动方法自主 A11 Reduce, 无控制开销

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单选题 Tensor 是 MindSpore 中数据的存储组件。

A、TRUE

B、FALSE

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单选题面对超大规模模型需要实现高效分布式训练的挑战，MindSpore 的处理方式为?

A、自动并行

B、串行

C、手动并行

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多选题 MSIR 是一种简洁高效灵活的基于图的函数式 IR，可以表示的函数式语义类型有?

A、自由变量

B、高阶函数

C、中断

D、递归

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