深度学习框架智能时代的操作系统是什么?在AI领域深度学习框架被视为“AI操作系统”,基于深度学习框架,企业可以根据自身行业的特点和场景需要,更快更便捷地开发AI应用。
深度学习作为AI领域的一个重要分支,俨然已经成为AI的代名词,人们提起AI必定会想到深度学习。随着越来越多开发者基于深度学习框架构建、训练和部署人工智能应用,人工智能正处在大规模落地时代。
在AI领域深度学习框架被视为“AI操作系统”,所有公司的AI应用都需要通过这个“操作系统”进行编写。作为推动 AI 应用大规模落地的关键力量,深度学习框架的重要性日益凸显。在“十四五”规划中,“深度学习框架”被列入“新一代人工智能”领域,成为国家重点支持的前沿创新技术。
深度学习框架:智能时代的操作系统
众所周知,在人工智能技术的发展中深度学习框架是核心基础之一。基于深度学习框架,企业可以根据自身行业的特点和场景需要,更快更便捷地开发AI应用,不再需要从0到1来搭建地基,极大提升了产业智能化的效率和水平。
提起深度学习框架,很多人首先想到的是以Google的TensorFlow、 Facebook的PyTorch为代表的深度学习框架。不可否认的是这两款框架起步早、发展快,占据了深度学习框架研发和生产中很大部分用例。
伴随着中国政策和市场的发展,在深度学习框架这个门槛高、生态建设难的AI 核心技术上,“国货”正在崭露头角。
2016年,国内的深度学习框架 “第一个吃螃蟹” 的百度飞桨,率先对外发布并宣布开源。到了2020年,国内开源框架迎来了集中爆发:旷视天元(MegEngine),一流科技OneFlow、华为昇思(MindSpore)陆续推出。
根据IDC发布的深度学习开源框架市场研究报告,截至2021年上半年,TensorFLow、PyTorch以及百度飞桨成为国内最高频使用的开源框架;市场份额方面,百度飞桨在国内综合市场份额已超越TensorFlow和PyTorch,位居中国第一。不难发现,深度学习框架的“PPT” (飞桨PaddlePaddle、PyTorch、TensorFlow)格局初现。
百度飞桨布局最早生态已成,从2016年的正式推出,历经5年,飞桨已经发展成完整的全景图,集深度学习核心框架、基础模型库、端到端开发套件和丰富的工具组件于一体,还包括飞桨企业版EasyDL和BML,以及人工智能学习与实训社区AI Studio。
截至2021年底,基于飞桨开发的模型数量已经有47.6万个核心框架贯穿开发、训练、推理部署三个环节,基础模型库覆盖CV、NLP、推荐、语音、知识增强的文心大模型,服务的开发者数量已经达到406万,并在270多所高校开设了AI学分课程。
取得如此成绩,回看飞桨的发展之路发现飞桨在技术积累方面,真的是起步早。2010年,其实百度就已经在筹备中了。也正是因为发力早,为百度飞桨带来了充足的时间沉淀技术,夯实产品。据统计,百度AI方面专利申请数量超过1.3万件。更多的专利在手,就意味着自主能力更强,企业的发展不会受限于外界因素。
其次,百度飞桨是工业界出身,所以在行业场景应用上有着先天的优势。目前飞桨官方发布的产业级开源算法模型已经超过了500个,累计服务15.7万企事业单位,覆盖工业、农业、医疗、城市管理、交通、金融等领域。
不仅如此为了对接种类丰富的硬件设备,飞桨框架设计了适配统一方案,多层次、多维度降低软硬件适配和融合优化的成本。除了自研昆仑芯之外,飞桨已经和英特尔、英伟达在内的22家国内外硬件厂商,完成了31种芯片的适配和优化。
在生态方面,百度飞桨与开发者们一直保持紧密联系。通过打造飞桨开源社区、AI Studio学习与实训社区等,与开发者们紧密互动,共同学习和成长。在与高校“产教融合”中,为高校提供师资培训,教材合编、提供人工智能教育资源等内容。
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