diff --git a/docs/source_zh_cn/design/mindspore/distributed_training_design.md b/docs/source_zh_cn/design/mindspore/distributed_training_design.md
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 ### 自动并行原理
 
-![自动并行图解](./images/auto_parallel.png)
+![自动并行图解](./images/auto_parallel_design.png)
 
 1. 通用的张量排布模型
 
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 2. 高效的并行策略搜索算法
 
-    当用户熟悉了算子的切分表达,并手动对算子配置切分策略,这就是`SEMI_AUTO_PARALLEL`半自动并行模式。这种方式对手动调优有帮助,但还是具有一定的调试难度,用户需要掌握并行原理,并根据网络结构、集群拓扑等计算分析得到高性能的并行方案。为了进一步帮助用户加速并行网络训练过程,在半自动并行模式的基础上,`AUTO_PARALLEL`自动并行模式引入了并行切分策略自动搜索的特性。自动并行围绕硬件平台构建相应的代价函数模型(Cost Model),计算出一定数据量、一定算子在不同切分策略下的计算开销(Computation Cost),内存开销(Memory Cost)及通信开销(Communication Cost)。然后通过动态规划算法(Dynamic Programming),以单卡的内存上限为约束条件,高效地搜索出性能较优的切分策略。
+    当用户熟悉了算子的切分表达,并手动对算子配置切分策略,这就是`SEMI_AUTO_PARALLEL`半自动并行模式。这种方式对手动调优有帮助,但还是具有一定的调试难度,用户需要掌握并行原理,并根据网络结构、集群拓扑等计算分析得到高性能的并行方案。为了进一步帮助用户加速并行网络训练过程,在半自动并行模式的基础上,`AUTO_PARALLEL`自动并行模式引入了并行切分策略自动搜索的特性。自动并行围绕硬件平台构建相应的代价函数模型(Cost Model),计算出一定数据量、一定算子在不同切分策略下的计算开销(Computation Cost),内存开销(Memory Cost)及通信开销(Communication Cost)。然后通过动态规划算法(Dynamic Programming)或者递归规划算法(Recursive Programming),以单卡的内存上限为约束条件,高效地搜索出性能较优的切分策略。
     
     策略搜索这一步骤代替了用户手动指定模型切分,在短时间内可以得到较高性能的切分方案,极大降低了并行训练的使用门槛。
 
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Binary files a/docs/source_zh_cn/design/mindspore/images/auto_parallel.png and /dev/null differ
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