歷史經驗告訴我們：好的工具事半功倍，不好的工具處處添堵。
當AI如火如荼的落地各種場景，很多人蠢蠢欲動的想要學習如何入場這個“風口”，給自己的企業(yè)也加點buff，也算是添磚加瓦了。而已經“站在風里”的人們，卻仍有不少人躊躇不前——技術是懂，但應用真的難做。究其原因，得到答案無外乎：手慢資源少，復雜投入高。
AI開發(fā)，特別是推動AI進入工業(yè)大生產階段的深度學習技術，的確復雜，燒錢，耗時間，那該怎么辦呢？這時，你需要工具，一個高效節(jié)省開發(fā)時間、支持大規(guī)模數據訓練、方便你多端多硬件靈活部署的好工具。它要開源開放、成熟完備，并足以支持產業(yè)級應用。市面上的深度學習框架已不少，讓我們來選選適合你的那一個。
首先，它要自主自研。經驗告訴我們，國際形式眼花繚亂、千變萬化，一切將底層技術的控制權留給他國的選擇都是悲劇，被“釜底抽薪”卡脖子的事兒絕對是每個人，每個企業(yè)的痛中之痛。
其次，實踐出真知。歸根結底AI是一種“要在實踐中磨煉，最終服務于實踐”的科學商業(yè)的綜合體。
因此，就深度學習框架這樣的工具來講，成熟完備、易學易用很重要。而決定了框架“成熟可用”的最基礎要素就是“場景”——框架好用，場景先行。推出框架的公司有場景嗎？場景豐富嗎？場景數據量大嗎？等等這些因素都是選擇框架時需要考慮的事情。
最后要看部署。如果說商業(yè)的本質是創(chuàng)造價值，那么AI開發(fā)的本質就是間接創(chuàng)造價值。一切AI開發(fā)的目的最終要回歸價值，也就是落地執(zhí)行，即部署。所以找一個方便適配各類硬件的開發(fā)工具，在最后一步能省不少事兒。
一圖看懂：用飛槳框架2.0做AI開發(fā)是什么體驗
就拿被稱作國貨之光的飛槳框架來說，首先它滿足自主自研，沒有“包裹外國的框架內核實際做本地漢化”的行為。
其次，在開發(fā)上，剛剛升級為2.0正式版的飛槳框架可支持用戶使用動態(tài)圖完成深度學習相關領域全類別的模型算法開發(fā)，這標志著飛槳的動態(tài)圖功能已經成熟完備，是不是很強大！
另外，從官方發(fā)布的信息來看，目前飛槳官方算法模型庫已達到了270+，涵蓋計算機視覺、自然語言處理、語音、推薦等多個領域，基本上已經覆蓋了所有產業(yè)向主流應用需求。
在訓練層面上，飛槳框架2.0在支持萬億規(guī)模稀疏參數基礎上，也已實現支持千億規(guī)模稠密參數模型訓練。簡單的來說就是它可以實現超大規(guī)模數據和模型的訓練，而在針對這種“超大規(guī)?！庇柧殨r，一臺機器效率多低呀而且根本難以“裝得下”，那可是千億萬億級數據量和超大模型。
所以為了高效高質量地實現如“絲般順滑”的訓練體驗，飛槳可以支持將參數切分到多張 GPU 卡上訓練，從而真正支持不同場景下的千億規(guī)模稠密參數模型訓練。
經歷了開發(fā)，訓練，在最后的部署環(huán)節(jié)上，就相當于視頻剪好準備發(fā)布。在發(fā)布時，橫屏還是豎屏，清晰度有怎樣要求，大小有怎樣的限制等等都跟其載體有關。AI模型部署也一樣，不同硬件的適配要求對模型有著諸多限制。
當前包括英特爾、英偉達、ARM等諸多芯片廠商紛紛開展對飛槳的支持。飛槳還跟飛騰、海光、鯤鵬、龍芯、申威等CPU進行深入適配，并結合麒麟、統信、普華操作系統，以及百度昆侖、海光DCU、寒武紀、比特大陸、瑞芯微、高通、英偉達等AI芯片深度融合，與浪潮、中科曙光等服務器廠商合作形成軟硬一體的全棧AI基礎設施。
截止目前，飛槳已經適配和正在適配的芯片或IP型號達到29種，處于業(yè)界領先地位。
全套加速，整得明明白白。當然每個人也要看自己的開發(fā)習慣，但通用情況來看，飛槳兼顧易用和性能的模型生產能力還是非常強大的。對于想轉行AI，進入這個風口之地的開發(fā)者來說，搞定語言后直接用飛槳嘗試實操也不失為一個好選擇。
感興趣的朋友可以開始你們的嘗試了！
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