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-图引擎模块(GE)是MindSpore的一个子模块，其代码由C++实现，位于前端模块ME和底层硬件之间，起到承接作用。图引擎模块以ME下发的图作为输入，然后进行一系列的深度图优化操作，最后输出一张可以在底层硬件上高效运行的图。GE针对昇腾AI处理器的硬件结构特点，做了特定的优化工作，以此来充分发挥出昇腾AI处理器的强大算力。在进行模型训练/推理时，GE会被自动调用而用户并不感知。GE主要由GE API和GE Core两部分组成，详细的架构图如下所示。
+图引擎模块(GE)是由C++实现，位于前端模块ME/TF和底层硬件之间，起到承接作用。图引擎模块以ME/TF下发的图作为输入，然后进行一系列的深度图优化操作，最后输出一张可以在底层硬件上高效运行的图。GE针对昇腾AI处理器的硬件结构特点，做了特定的优化工作，以此来充分发挥出昇腾AI处理器的强大算力。在进行模型训练/推理时，GE会被自动调用而用户并不感知。GE主要由GE API和GE Core两部分组成，详细的架构图如下所示。
 
 ![GE_schema](docs/GE_Architecture_CN.png)
 
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 ## 安装GE
 
-GE内嵌在MindSpore安装包中，MindSpore安装完毕后，GE以三个动态库的方式被调用。
+GE内嵌在MindSpore/Ascend安装包中，MindSpore/Ascend安装完毕后，GE以三个动态库的方式被调用。
 
 ## 源码安装
 
@@ -62,7 +62,7 @@ GE也支持由源码编译，进行源码编译前，首先确保你有昇腾910
 - Libtool >= 2.4.6
 - Automake >= 1.15.1
 
-编译完成后会生成几个动态库，他们会链接到MindSpore中执行，无法单独运行。
+编译完成后会生成几个动态库，他们会链接到MindSpore/Ascend中执行，无法单独运行。
 
 1. 下载GE源码。
 
@@ -108,17 +108,17 @@ bash build.sh
 
 总体而言，我们会努力在以下几个方面不断改进。
 
-1、完备性：Cast/ConcatV2算子支持输入数据类型为int64的常量折叠；
+    1、完备性：Cast/ConcatV2算子支持输入数据类型为int64的常量折叠；
 
-2、完备性：onnx parser支持一对多映射；
+    2、完备性：onnx parser支持一对多映射；
 
-3、架构优化：ATC解耦并迁移至parser；
+    3、架构优化：ATC解耦并迁移至parser；
 
-4、易用性：提供tensorflow训练的checkpoint文件转pb文件的一键式转化工具；
+    4、易用性：提供tensorflow训练的checkpoint文件转pb文件的一键式转化工具；
 
-5、易用性：提供一键式本地编译环境构建工具；
+    5、易用性：提供一键式本地编译环境构建工具；
 
-6、可维测：ATC转换生成的om模型包含框架信息、cann版本信息和芯片信息等；
+    6、可维测：ATC转换生成的om模型包含框架信息、cann版本信息和芯片信息等；
 
 热忱希望各位在用户社区加入讨论，并贡献您的建议。