AI融合计算的蓬勃发展，对框架能力提出了新的需求和挑战。问题场景和模型设计逐渐复杂化，使得业务数据的维度和计算逻辑的嵌套深度也相应增长。结合向量化优化手段可以有效优化性能瓶颈，但实现向量化优化对于普通用户并非易事。虽然用户可以很容易地实现低维数据运算逻辑，但随着数据维度的增长，业务逻辑也变得更为复杂，用户需要清晰了解各操作间的数据维度的逻辑映射关系，给用户的模型设计和编码带来了巨大挑战。自动向量化特性（Vmap）帮助用户解决了这个头疼的问题，该技术允许用户将特定的批处理逻辑从函数中剥离。用户在编写函数时，只需要先考虑低维的运算逻辑即可，通过调用vmap接口自动实现高维运算，并且支持嵌套调用，有效降低问题复杂度。

本教程介绍自动向量化vmap接口的使用方式，将模型或函数中高度重复的运算逻辑转换为并行的向量运算逻辑，从而获得更加精简的代码逻辑以及更高效的执行性能。

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一、环境准备

1.进入ModelArts官网

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2.使用CodeLab体验Notebook实例

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获取安装命令

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conda update -n base -c defaults conda

安装MindSpore 2.0 GPU版本

conda install mindspore=2.0.0a0 -c mindspore -c conda-forge

安装mindvision

pip install mindvision

未完待续