# Thursday June 10, 2021 at 07:00pm GMT+8

## Agenda

- Give a presentation of changing default run mode of mindspore.

- The current status and planning of automatic differentiation.

- Gathering the questions and suggestions of using mindspore.

## Conference links

https://welink-meeting.zoom.us/j/459092346

## Attendees

- Yi Yang
- Pengxiang Xu
- huangbingjian(Huawei)
- yujianfeng(Huawei)
- chenfei_mindspore(Huawei)

## Notes

议题1：

- 1.本次修改涉及的ISSUE链接([#I3TKWJ](https://gitee.com/mind_spore/dashboard?issue_id=I3TKWJ)、[#I3UDNB](https://gitee.com/mind_spore/dashboard?issue_id=I3UDNB))。
- 2.很多时候Pynative模式不报错，切换到图模式就报错了，期望Pynative和图模式支持场景尽量一致。
- 3.Pynative模式基本上能根据报错信息定位到脚本错误的地方，图模式报错的位置经常是错误的，要加强图模式的DFX能力([#I3VK4Z:[SIG会议遗留问题\]图模式下DFX能力较弱](https://gitee.com/mind_spore/dashboard?issue_id=I3VK4Z))。下一次SIG会议讨论下该议题。
- 4.图模式对初学者会不会不太友好？--长期来看是友好的，因为最终要应用到实际肯定是图模式。
- 5.要加强下图模式和Pynative模式各自特性和区别的知识普及，让用户真正理解pynative和图模式的原理差异。
- 6.本次修改默认执行模式评审通过。

议题2：

- 1.高阶求导很多算子不支持，需要继续补齐更多高阶算子。
- 2.端到端可微分，PyTorch没有这种能力，MindSpore是否可挑战。
- 3.高阶自动微分机制是否还能继续加速，Mindspore不加自动微分比Pytorch快，但是加了自动微分性能急速下降，Pytorch加自动微分性能下降没有这么明显。
- 4.统计下当前高阶微分的性能，基于杨老师的例子做一个分析。对比下和其他框架的差异，后续再对比下当前方式和后续直接提供高阶接口的性能差异。([#I3VK9V:[SIG会议遗留问题\]高阶求导性能分析与优化](https://gitee.com/mind_spore/dashboard?issue_id=I3VK9V))

议题3：

- 1.培育开发者后面能不能有更多的一些设计文档，降低开发者的门槛，这样有利于吸引更多的社区贡献者。
- 2.讨论问题尽量在社区上讨论，这样遇到的很多问题的讨论过程和解决方案才能够沉淀下来。
- 3.把numpy等常用库兼容到MindSpore，提升易用性。
- 4.CPU支持力度不够，有时候需要用笔记本等没有GPU的设备展示Mindspore的效果。Windows版CPU运行的支持。([#I3VKC9:[SIG会议遗留问题\]加强Mindspore对CPU场景的支持](https://gitee.com/mind_spore/dashboard?issue_id=I3VKC9))
- 5.Mindspore安装对环境要求还是很苛刻，比如python必须要求是python3.7版本。([#I3VKE1:[SIG会议遗留问题\]Mindspore对环境的要求过于苛刻](https://gitee.com/mind_spore/dashboard?issue_id=I3VKE1))

## Action items

- https://gitee.com/mind_spore/dashboard/issues?id=I3VK4Z
- https://gitee.com/mind_spore/dashboard/issues?id=I3VK9V
- https://gitee.com/mind_spore/dashboard/issues?id=I3VKC9
- https://gitee.com/mind_spore/dashboard/issues?id=I3VKE1



