从基本操作系统看,国内已经具备建立 AI 底层框架的能力。深度学习框架是实现算法的基础架构和工具,可类比为开发过程中必须使用的操作系统(如游戏制作过程中的虚幻引擎)。从技术定位看,AI 框架对下调用底层硬件计算资源,能够屏蔽底层差异并提供良好的执行性能,对上支撑 AI 应用算法模型搭建,提供算法工程化实现的标准环境,是 AI 体系的关键核心。目前海外 AI 框架领 域 已 经 形 成TensorFlow(Google)、PyTorch(Meta) 双寡头格局,国内主流 AI 框架主要有PaddlePaddle(百度)、MindSpore(华为)、MegEngine(旷视)、OneFlow 等,从 Github 指标看,我国主体推出的 AI框架中,华为 MindSpore、百度飞桨引用次数、点赞数、贡献者数量占优。
从基本操作系统看,国内已经具备建立 AI 底层框架的能力。深度学习框架是实现算法的基础架构和工具,可类比为开发过程中必须使用的操作系统(如游戏制作过程中的虚幻引擎)。从技术定位看,AI 框架对下调用底层硬件计算资源,能够屏蔽底层差异并提供良好的执行性能,对上支撑 AI 应用算法模型搭建,提供算法工程化实现的标准环境,是 AI 体系的关键核心。目前海外 AI 框架领 域 已 经 形 成TensorFlow(Google)、PyTorch(Meta) 双寡头格局,国内主流 AI 框架主要有PaddlePaddle(百度)、MindSpore(华为)、MegEngine(旷视)、OneFlow 等,从 Github 指标看,我国主体推出的 AI框架中,华为 MindSpore、百度飞桨引用次数、点赞数、贡献者数量占优。