中国开源深度学习框架第六年：百度飞桨国内综合份额第一，全球开发者超400万...

明敏 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

前不久，中兴结束5年合规检查期的消息，在科技圈引发不小波澜。

在这样一个特殊的时间节点下，“缺芯少魂”方面的自主自强问题，再次成为全社会关注的焦点。

芯片，代表着底层算力；魂则是指系统。

如今，AI被视为高精尖技术竞赛角逐的战场，其最核心的系统便是深度学习框架。

国际两大主流深度学习框架TensorFlow、PyTorch之外，中国的开源框架，发展怎么样了？

具体都有哪些玩家入场？其背后技术实力如何？是否能够自主自立、不会重蹈“缺芯”覆辙？

今天，我们就来试着找寻这些问题的答案。

国产开源框架情况

在问题的最开始，我们来盘一盘如今市面上有哪些主流国产开源框架。

百度飞桨（PaddlePaddle），深度学习开源框架的先头兵，在2016年就已率先对外发布。

而后在2020年，国内开源框架迎来了第一波集中爆发。

独角兽旷视拿出工业级深度学习框架天元（MegEngine），一流科技OneFlow、华为昇思（MindSpore）也在同年登场。

学界方面，清华大学开源了支持即时编译的深度学习框架计图（Jittor）。

显然，过去几年中，“开源”、“AI底层”成为了国内AI厂商们十分重视的发展战略。

其背后原因可大致归结为两点。

第一，在深度学习迎来高速发展的大背景下，传统产业转向智能化，AI的注入是关键因素之一。

小到一次人脸识别、大到一座城市的智能化管理，深度学习已经渗透到我们的日常生活之中，成为社会高速发展的一条重要纽带。

第二，尽管TensorFlow、PyTorch在技术上发展已经非常成熟，但是外部环境变化，使得我国拥有自主创新的AI底层能力成为眼下之刚需，这也为国内深度学习开源框架带来了发展的土壤。

实际上，从2016年至今，国内深度学习开源框架在经历多年积累、沉淀、探索后，一些成果已经初步涌现。</