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深度學習|AI時代的操作系統從實踐的土壤產出

芯片操作系統深度學習百度飛槳

深度學習|AI時代的操作系統從實踐的土壤產出

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在PC和移動互聯網時代 ， 人們習慣于用Windows、Linux、Android、iOS來形容某一核心軟件、技術基石在產業生態中扮演的底層核心角色 ， 也從那時起 ， 無數鉆研技術的研究人員、開拓本土市場份額的商界人士都致力于打造出能基礎技術自立自強的自有生態軟硬件 。
而如今的人工智能時代 ， AI的底層核心技術生態的爭奪似乎成為了一場沒有硝煙的戰爭 ， 我們無法從每天電腦顯示的視窗和手機彈出的logo ， 來感受到人工智能時代的底層技術生態的爭奪 ， 但其重要程度已絲毫不亞于前者 。

做AI時代的Android、iOS 人工智能在當今社會生活的重要性無需贅述 ， 這波人工智能浪潮的“三駕馬車”——深度學習算法、算力和大數據也早已成為科技圈中熱詞 ， 但若要說到深度學習框架則會有不少人犯迷糊 ， 深度學習框架仍是一個非常技術化的表述 ， 而它正是包括“三駕馬車”在內的整個技術體系核心 。
如果說計算機編程的產品是“程序” ， 那么深度學習研究的產品就是“模型” ， 深度學習平臺及其背后的深度學習框架 ， 就如同不同品牌的積木 ， 積木的各個組件相當于不同的模型或算法的一部分 ， 開發者可以根據自己的不同需求選擇各深度學習框架來進行產品模型的研發 。
深度學習框架的意義在于它的出現降低了深度學習入門的門檻 ， 程序員不再需要從復雜的神經網絡開始從0到1編代碼 。 深度學習算法的“深”和神經網絡的復雜度緊密相關 ， 如今 ， 隨著參數量增大、網絡模型層數增多、硬件芯片多等問題出現 ， 意味著深度學習的開發和訓練難度越來越大 ， 而有了深度模型框架后 ， 程序員可以直接從框架平臺的模型庫中 ， 選擇或組裝自己想要的模型 ， 導入數據進行訓練 ， 最終實現部署 ， 這讓開發者和企業更快速、便捷地開發AI應用 ， 避免重復“造輪子” 。
簡單來說 ， 深度學習框架在人工智能產業鏈中的位置 ， 可以類比PC時代的操作系統Windows、移動時代的操作系統IOS和安卓 ， 正如百度CTO王海峰所言 ， 深度學習框架下接芯片 ， 上承應用 ， 相當于“智能時代的操作系統” 。
隨著人工智能的發展以及開發者、使用者的人數越來越多 ， 有那么幾款好用的“智能時代的操作系統”在全球流行起來 。 過去 ， 全球深度學習框架的市場份額被谷歌的Tensorflow和Meta的PyTorch兩者瓜分 ， 大致形成了產業界偏愛Tensorflow ， 學術界更青睞PyTorch的格局狀況 。
一直到2016年百度正式對外開源PaddlePaddle框架（現稱百度飛槳） ， 我國的科技公司和研究機構才陸續開始開源自己的深度學習計算框架 ， 入局全球深度學習框架之爭的戰場 。 令人驚異的是 ， 我國深度學習框架的市場也竟由此發生了翻天覆地的變化 。
據知名市場調研機構IDC在2020年下半年發布的中國深度學習框架平臺市場份額報告 ， TensorFlow、飛槳和PyTorch排名前三 ， 合計占據了70%以上的份額 ， 而到了2021年上半年 ， IDC再次更新了市場報告時 ， 百度飛槳已然超越TensorFlow占據中國市場綜合份額第一的位置 。
要知道一家企業、一所科研機構如果想從某一深度學習框架遷移到不同的平臺不是一件容易的事 ， 不同框架間的生態壁壘需要遷移單位花巨大的時間成本和承擔不小的資金壓力 ， 但百度飛槳自2016年正式開源入局 ， 在2021年就一舉奪下中國市場份額第一的寶座 ， 這不是一句簡單的中國AI產業迅速發展能解釋的 。

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