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【开源实习】基于MindSpore迁移Evo2 7b推理到MindScience仓库,实现性能提升FlashFFTConv函数
TODO
#ID1CY1
Intern
杨宇澄
创建于
2025-10-11 13:36
【任务分值】15分 【任务背景】 Evo 2作为目前最大的开源生物学AI模型,其优势主要体现在数据规模、架构创新、功能预测与生成能力等方面,与AlphaFold 3(AF3)在DNA/RNA结构预测上的能力形成互补。Evo 2采用StripedHyena 2架构,结合卷积与注意力机制,支持100万碱基对的上下文窗口,能高效处理长序列中的远距离依赖关系。相比传统Transformer,其训练速度提升3倍,且参数规模扩展至400亿。 价值: 1、该模型为MindScience生物领域需要支持的首个基因组学大模型,客户诉求多,业务合作价值高 2、Evo2涉及技术点难,最高支持40b,需支持长序列推理,涉及多卡并行,且evo2中使用910b不兼容fp8等优化技术,需要规避。 难点: 昇腾上重新实现由于与GPU架构上有差异,导致卷积等优化操作效率不高(与大语言模型transformer不同),需要重新调整和优化。需要确保模型中的算子能够被昇腾芯片高效支持,或者需要自定义算子。 【任务需求】 基于MindSpore框架迁移Evo2到MindScience MindSPONGE上,实现关键性能提升FlashFFTConv函数。 难点: 昇腾上重新实现由于与GPU架构上有差异,导致卷积等优化操作效率不高(与大语言模型transformer不同),需要重新调整和优化。需要确保模型中的算子能够被昇腾芯片高效支持,或者需要自定义算子。 【参考资料】 Evo2 github: https://github.com/ArcInstitute/evo2 vortex: https://github.com/Zymrael/vortex FlashFFTConv: https://github.com/HazyResearch/flash-fft-conv/tree/main/csrc/flashfftconv 【验收标准】 1、提交应用的代码至 https://gitee.com/mindspore/mindscience/tree/master/MindSPONGE 2、补充对应ST用例并上库 3、满足cleancode编码规范 【任务技术要求】 硬件:Atlas 800I A2推理服务器,或Atlas 800T A2推理服务器,已安装必要的驱动程序,并可连接至互联网 操作系统:openEuler或Ubuntu Linux 软件: Python >= 3.11.4 CANN >= 8.2.RC1 MindSpore = 2.7.0 【任务成果仓库】 MindSpore Science(master): https://gitee.com/mindspore/mindscience/tree/master/MindSPONGE 【导师邮箱】 龙老师:longyangyang1@huawei.com **请认领任务的同学先发简历邮件给导师,谢谢合作**
【任务分值】15分 【任务背景】 Evo 2作为目前最大的开源生物学AI模型,其优势主要体现在数据规模、架构创新、功能预测与生成能力等方面,与AlphaFold 3(AF3)在DNA/RNA结构预测上的能力形成互补。Evo 2采用StripedHyena 2架构,结合卷积与注意力机制,支持100万碱基对的上下文窗口,能高效处理长序列中的远距离依赖关系。相比传统Transformer,其训练速度提升3倍,且参数规模扩展至400亿。 价值: 1、该模型为MindScience生物领域需要支持的首个基因组学大模型,客户诉求多,业务合作价值高 2、Evo2涉及技术点难,最高支持40b,需支持长序列推理,涉及多卡并行,且evo2中使用910b不兼容fp8等优化技术,需要规避。 难点: 昇腾上重新实现由于与GPU架构上有差异,导致卷积等优化操作效率不高(与大语言模型transformer不同),需要重新调整和优化。需要确保模型中的算子能够被昇腾芯片高效支持,或者需要自定义算子。 【任务需求】 基于MindSpore框架迁移Evo2到MindScience MindSPONGE上,实现关键性能提升FlashFFTConv函数。 难点: 昇腾上重新实现由于与GPU架构上有差异,导致卷积等优化操作效率不高(与大语言模型transformer不同),需要重新调整和优化。需要确保模型中的算子能够被昇腾芯片高效支持,或者需要自定义算子。 【参考资料】 Evo2 github: https://github.com/ArcInstitute/evo2 vortex: https://github.com/Zymrael/vortex FlashFFTConv: https://github.com/HazyResearch/flash-fft-conv/tree/main/csrc/flashfftconv 【验收标准】 1、提交应用的代码至 https://gitee.com/mindspore/mindscience/tree/master/MindSPONGE 2、补充对应ST用例并上库 3、满足cleancode编码规范 【任务技术要求】 硬件:Atlas 800I A2推理服务器,或Atlas 800T A2推理服务器,已安装必要的驱动程序,并可连接至互联网 操作系统:openEuler或Ubuntu Linux 软件: Python >= 3.11.4 CANN >= 8.2.RC1 MindSpore = 2.7.0 【任务成果仓库】 MindSpore Science(master): https://gitee.com/mindspore/mindscience/tree/master/MindSPONGE 【导师邮箱】 龙老师:longyangyang1@huawei.com **请认领任务的同学先发简历邮件给导师,谢谢合作**
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TODO
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未关联
未关联
master
revert-merge-293-master
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-
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不置顶
置顶等级:高
置顶等级:中
置顶等级:低
优先级
不指定
严重
主要
次要
不重要
预计工期
(小时)
参与者(1)
1
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git@gitee.com:mindspore/community.git
mindspore
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