本報記者 秦梟 北京報道

數(shù)智時代,，AI作為重要的通用技術(shù)之一，具有溢出帶動性很強(qiáng)的“頭雁”效應(yīng),，在整個AI技術(shù)體系中,，AI框架處于“承上啟下”的位置，南向使能多樣化算力,，北向孵化各類創(chuàng)新算法模型,，是人工智能應(yīng)用創(chuàng)新的土壤和源泉。

昇思MindSpore開源社區(qū)理事長丁誠對《中國經(jīng)營報》記者表示,，在每一個時代的技術(shù)更迭中,，硬件系統(tǒng)都需要與之密切配合的軟件使能,，才能將產(chǎn)品更好地推廣和應(yīng)用。所以,，在人工智能時代,，AI框架便應(yīng)運(yùn)而生,，它提供了豐富的數(shù)學(xué)編程接口,，便捷的自動微分求導(dǎo)，高效的分布式并行調(diào)度能力,，與多樣化算力系統(tǒng)相結(jié)合,，幫助人工智能研究者孵化出各種AI算法和應(yīng)用創(chuàng)新。

打破國外壟斷

AI框架就類似Windows,、安卓一般,，是“AI領(lǐng)域的操作系統(tǒng)”，所有人工智能的算法及應(yīng)用都要通過AI框架進(jìn)行訓(xùn)練與部署,。作為人工智能領(lǐng)域的“根技術(shù)”,，AI框架在人工智能技術(shù)的發(fā)展中具有重要作用。

AI框架是算法模型開發(fā)的必備工具和基礎(chǔ)設(shè)施,，承擔(dān)著人工智能操作系統(tǒng)的重要角色,。可以幫助開發(fā)者降低開發(fā)難度,，提高開發(fā)效率,；可以幫助項(xiàng)目快速落地，平衡項(xiàng)目的投入成本,、安全性,、合規(guī)性、性能和上市時間等因素,；在項(xiàng)目落地之后,，還可以幫助項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用,。

丁誠表示,，人工智能框架南向?qū)硬煌乃懔Γ毕蛲ㄟ^編程接口幫助開發(fā)者實(shí)現(xiàn)算法創(chuàng)新應(yīng)用,。在整個大模型生態(tài)當(dāng)中,，人工智能框架是起到一個大模型使能的定位，作為大模型使能,，就是幫助開發(fā)者孵化他們的大模型,，人工智能框架不會自己去做大模型，但是它會把做大模型的算法團(tuán)隊作為它的用戶,。

簡而言之,，AI框架是一個集合了所有主流AI算法模型，以及他們使用說明的大型軟件倉庫,。開發(fā)者可以按需取用,。

不過，在AI框架領(lǐng)域則呈現(xiàn)雙寡頭的格局,。Google的TensorFlow,，和Meta的PyTorch兩款A(yù)I框架起步早、發(fā)展快,，占據(jù)了業(yè)界的主導(dǎo)地位,。

從市場占有情況看，產(chǎn)業(yè)界以TensorFlow為主,，學(xué)術(shù)界以PyTorch為主,。這與兩款A(yù)I框架的發(fā)展歷程不無關(guān)系。

TensorFlow的初始版本源于2015年,，由谷歌大腦團(tuán)隊開發(fā)并發(fā)布在Apache 2.0開源許可證下,。TensorFlow是谷歌大腦的第二代機(jī)器學(xué)習(xí)工具，谷歌旗下部署的商業(yè)應(yīng)用包括搜索,、圖片,、地圖、廣告,、翻譯等都與此有關(guān),。

在一年后，由Meta人工智能團(tuán)隊開發(fā)的開源機(jī)器學(xué)習(xí)工具PyTorch面市,，雖然它的出現(xiàn)比TensorFlow晚了近一年,，但它兼收并蓄地改進(jìn)了Caffe、Torch等幾款主流AI框架,， PyTorch起步之初就迎合了大量開發(fā)者的需求與習(xí)慣,。

而國內(nèi)也有一些廠商奮起直追,，呈現(xiàn)出雙寡頭并驅(qū)下的多元發(fā)展態(tài)勢，也涌現(xiàn)出一批以昇思MindSpore,、百度PaddlePaddle,、騰訊TNN、阿里MNN,、字節(jié)跳動BytePS等為代表的優(yōu)秀AI框架,。

丁誠認(rèn)為，在智能時代飛速發(fā)展的今天,，特別是近年來大模型的興起,，使得AI算力需求和模型復(fù)雜度以突破摩爾定律的速度飛速增長。這意味著,，除了對物理計算量的硬件要求外,，軟件的開發(fā)和調(diào)度效率也面臨著巨大的挑戰(zhàn)。在此背景下,，AI框架既要如同汽車方向盤一般,，給AI用戶提供便捷的操作接口，也要像變速箱和傳動軸一般,，將算力合理高效地調(diào)度,，發(fā)揮出系統(tǒng)最佳的性能?？梢哉f,，在整個AI技術(shù)體系中，AI框架南向使能多樣化算力,，北向孵化各類創(chuàng)新算法模型,，處于人工智能技術(shù)體系的核心中堅，是人工智能的創(chuàng)新源泉,。

仍需砥礪前行

Omdia發(fā)布的《中國人工智能框架市場調(diào)研報告》,，在中國開發(fā)者的心目中，MindSpore,、PaddlePaddle在國產(chǎn)AI框架中認(rèn)知度排前兩位,。

具體來看，中國人工智能開發(fā)者認(rèn)為TensorFlow,、PyTorch,Mindspore,、PaddlePaddle等框架具備全方位能力，既能提供特定的能力（如開發(fā)大模型,、進(jìn)行科學(xué)計算）,，又能實(shí)現(xiàn)全生命周期的開發(fā)（即端到端開發(fā)，從訓(xùn)練到部署）,。其中,，Pytorch提供了便捷靈活的動態(tài)圖執(zhí)行模式和調(diào)試能力,，TensorFlow在生產(chǎn)模型部署上具備領(lǐng)先優(yōu)勢，PaddlePaddle提供了PaddleoCR為代表的北向算法套件,，Mindspore原生支持大模型,、科學(xué)計算并能實(shí)現(xiàn)端邊云路平臺部署。

不過,，國產(chǎn)框架與國外仍有很大的差距,，尤其是易用性和性能方面,。人工智能框架隔離了底層的復(fù)雜性,，更加易用的框架能夠讓開發(fā)人員以更快的速度和更高的效率，來探索,、創(chuàng)建,、改進(jìn)和迭代人工智能項(xiàng)目。而人工智能框架的性能則涉及到框架本身的底層性能,，包括框架的底層算法效率,，以及框架利用底層硬件資源進(jìn)行優(yōu)化開發(fā)、訓(xùn)練和推理的能力,。

根據(jù)Omdia的報告,，開發(fā)者認(rèn)為TensorFlow和PyTorch的易用性更好，而本土框架昇思MindSpore和飛槳PaddlePaddle緊隨其后,；性能方面,，開發(fā)者認(rèn)為TensorFlow和PyTorch性能更好，昇思MindSpore和飛槳PaddlePaddle同樣緊隨其后,。

而為了共建人工智能框架生態(tài),，在人工智能框架生態(tài)峰會2023上，18家AI頭部企業(yè),、高校,、科研機(jī)構(gòu)、開源社區(qū)等共同發(fā)布首個AI框架生態(tài)倡議,，倡議通過政產(chǎn)學(xué)研用的共同努力,，支撐中國人工智能框架生態(tài)走向新高度，推進(jìn)中國人工智能產(chǎn)業(yè)新發(fā)展,。

丁誠表示,，AI框架的生態(tài)錨點(diǎn)會從API走向模型，MindSpore開源社區(qū)將承載更多業(yè)界高質(zhì)量算法模型,，把這些模型打造成一個算法套件,，幫助傳統(tǒng)賽道的AI用戶能快速得到行業(yè)場景應(yīng)用,。第二件事情,，MindSpore在保持自己自主創(chuàng)新的一套原生API基礎(chǔ)之下,，兼容業(yè)界現(xiàn)有像Pytorch這樣的API的生態(tài)。對傳統(tǒng)用戶來講,，如果想重新學(xué)習(xí)MindSpore，學(xué)習(xí)成本將會很低,，通過這樣的方式,，把傳統(tǒng)的生態(tài)逐漸吸引到MindSpore生態(tài)圈里。

（編輯：張靖超 校對：顏京寧）