國產深度學習框架陣容不斷擴充，使中國的人工智能開發工具可以在國際上與谷歌的TensorFlow、Facebook的PyTorch對壘，相比國外的框架和平臺，誕生於中國應用場景的深度學習框架與中國產業轉型更適配，有望讓更多中國的企業更快捷的獲得AI研發能力。
近期，國內的AI領域框架開源一下子熱鬧起來。
3月19日，清華大學計算機系開源深度學習框架計圖（Jittor）。
3月28日，華為宣佈開源自研深度學習框架MindSpore，代碼上線。
01
深度學習框架
深度學習框架不是什麼新鮮事物。所謂深度學習框架，相當於是AI操作系統，有了這個框架，機器視覺、語音和知識圖譜等AI技術都可基於框架研發，避免後來者重複造輪子。
早在2010年AI方興未艾時，深度學習框架就已開始火熱，谷歌和Facebook是先行者，2015年開源的谷歌Tensorflow流行於工業界，擁有業界最完善的工具鏈和生態；Facebook Pytorch則以易用性著稱，在科研界有較高佔有率。
在兩者外，還有Amazon、微軟、百度等科技巨頭擁有自主深度學習框架。如今，深度學習框架在AI領域已經是基礎設施。
02
國產學習框架
計圖（Jittor）：
清華官網介紹，計圖是一個完全基於動態編譯（Just-in-time）,內部使用創新的元算子和統一計算圖的深度學習框架，元算子和Numpy一樣易於使用，並且超越Numpy能夠實現更復雜更高效的操作。而統一計算圖則是融合了靜態計算圖和動態計算圖的諸多優點，在易於使用的同時，提供高性能的優化。
MindSpore
華為官方介紹，其是最佳匹配昇騰AI處理器算力的全場景深度學習框架，也支持GPU、CPU等其它處理器。原生適應每個場景包括端、邊緣和雲，並能夠在按需協同的基礎上，通過實現AI算法即代碼，使開發態變得更加友好，顯著減少模型開發時間，降低模型開發門檻。為數據科學家和算法工程師提供設計友好、運行高效的開發體驗，推動人工智能軟硬件應用生態繁榮發展。
03
國產可達世界領先嗎？
沒記錯的話，上一次國產框架開源，還是 2016年，百度開源了PaddlePaddle飛槳。
當前人工智能產業，顯著特徵為AI技術基本上以單點算法突破為主，在如人臉識別、語音識別等細分小領域有所突破。
廠商層面來看，都是互聯網巨頭和幾家獨角獸企業的在支撐著，是不折不扣的少數人的遊戲。
業界公認人工智能要邁進下一階段，AI在架構上需要建立靈活高效的完整系統，而不是一個個孤立的單點算法。
而打造更好用的開源開放平臺，打破算法不能規模化定製的桎梏，解決研發重複投入，是一個切實可行的辦法。
深度學習開源框架，這些年國際主流中，TensorFlow、Pytorch等寥寥幾家佔據前位，餘下即使是國際大廠，也顯得邊緣化。
新加入開源陣營的框架，如果沒兩把獨特的“刷子”，估計是很難立足。
不過，新基建大形勢之下，人工智能產業必會迎來迅速發展，頭部企業構建自己的開源深度學習生態，也是勢在必行。
對於廣大的AI開發者來說，如果是初學、或者是身處傳統行業期望探索實踐，目前最佳首選可能還是TensorFlow等主流，但是國內院校或者頭部企業的開源框架，對於在國內一些實際場景應用把握得會更精準，且在中文文檔、中文教程以及中文模型配套上可能更具特色。
上手試一試，作為一個多出的補充，也是一個不錯的選擇。
04
專業解決深度學習硬件配置難題
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