當今社會是科技的社會，是算力快速發(fā)展的時代。隨著數(shù)據(jù)中心、東數(shù)西算、高性能計算、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘的快速發(fā)展，大模型得到了快速地發(fā)展。大模型是“大算力+強算法”相結合的產物，是人工智能的發(fā)展趨勢和未來。目前，大規(guī)模的生態(tài)已初具規(guī)模。其可以實現(xiàn)從“手工作坊”到“工廠模式”的AI轉型。大模型通常在大規(guī)模無標記數(shù)據(jù)上進行訓練，以學習某種特征和規(guī)則?；诖竽Ｐ烷_發(fā)應用時，可以對大模型進行微調，或者不進行微調，就可以完成多個應用場景的任務；更重要的是，大模型具有自監(jiān)督學習能力，不需要或很少需要人工標注數(shù)據(jù)進行訓練，降低訓練成本，從而可以加快AI產業(yè)化進程，降低AI應用門檻。

與傳統(tǒng)機器學習相比，深度學習是從數(shù)據(jù)中學習，而大模型則是通過使用大量的模型來訓練數(shù)據(jù)。深度學習可以處理任何類型的數(shù)據(jù)，例如圖片、文本等等；但是這些數(shù)據(jù)很難用機器完成。大模型可以訓練更多類別、多個級別的模型，因此可以處理更廣泛的類型。另外：在使用大模型時，可能需要一個更全面或復雜的數(shù)學和數(shù)值計算的支持。深度學習算法不需要像大模型那樣訓練大量數(shù)量的模型來學習特征之間的聯(lián)系。深度學習算法是基于神經元的，而大模型是利用大量參數(shù)訓練神經網(wǎng)絡。本文從大模型與深度學習方面入手，解決大模型是否是深度學習的未來的問題。

作為深度學習、人工智能領域的專家，藍海大腦液冷工作站支持多種算力平臺，通過超融合與虛擬化管理平臺可實現(xiàn)x86、ARM以及其他芯片架構的多元異構計算資源池化，并可根據(jù)業(yè)務特點實現(xiàn)計算資源的隨需調度和統(tǒng)一管理，實現(xiàn)異構融合。同時，提供計算密集型、計算存儲均衡型、存儲密集型、邊緣型、AI型等多種機型，以滿足不同人工智能計算場景的需求，更加靈活高效。

大模型（預訓練模型、基礎模型等）是“大算力+ 強算法”結合的產物。大模型通常在大規(guī)模無標注數(shù)據(jù)上進行訓練，以學習某種特征。在大模型進行開發(fā)應用時，將大模型進行微調，如對某些下游任務進行小規(guī)模標注數(shù)據(jù)的二次訓練或不進行微調就可以完成。遷移學習是預訓練技術的主要思想，當目標場景數(shù)據(jù)不足時，先在數(shù)據(jù)量大的公開數(shù)據(jù)集上訓練基于深度神經網(wǎng)絡的AI模型，然后將其遷移到目標場景中，通過目標場景中的小數(shù)據(jù)集進行微調，使模型達到要求的性能。在這個過程中，在公開數(shù)據(jù)集上訓練的深度網(wǎng)絡模型被稱為“預訓練模型”。使用預訓練模型極大地減少了模型在標記數(shù)據(jù)量下游工作的需要，從而解決了一些難以獲得大量標記數(shù)據(jù)的新場景。

從參數(shù)規(guī)模上看，AI 大模型先后經歷了預訓練模型、大規(guī)模預訓練模型、超大規(guī)模預訓練模型三個階段，參數(shù)量實現(xiàn)了從億級到百萬億級的突破。從模態(tài)支持上看， AI 大模型從支持圖片、圖像、文本、語音單一模態(tài)下的單一任務，逐漸發(fā)展為支持多種模態(tài)下的多種任務。

國外超大規(guī)模預訓練模型始于2018年，并在2021年進入“軍備競賽”階段。2017年Vaswani等人提出Transformer架構，奠定了大模型領域主流算法架構的基礎; Transformer提出的結構使得深度學習模型參數(shù)達到上億規(guī)模。 2018年谷歌提出BERT大規(guī)模預訓練語言模型，是一種基于Transformer的雙向深層預訓練模型。這極大地刺激了自然語言處理領域的發(fā)展。此后，基于BERT、ELNet、RoberTa、T5的增強模型等一大批新的預訓練語言模型相繼涌現(xiàn)，預訓練技術在自然語言處理領域得到快速發(fā)展。

2019年，OpenAI將繼續(xù)推出15億參數(shù)的GPT-2，可以生成連貫的文本段落，實現(xiàn)早期閱讀理解和機器翻譯等。緊接著，英偉達推出了83億參數(shù)的Megatron-LM，谷歌推出了110億參數(shù)的T5，微軟推出了170億參數(shù)的Turing-NLG。 2020年，OpenAI推出GPT-3超大規(guī)模語言訓練模型，參數(shù)達到1750億，用了大約兩年的時間，實現(xiàn)了模型規(guī)模從1億到上千億級的突破，并能實現(xiàn)作詩、聊天、生成代碼等功能。此后，微軟和英偉達于2020年10月聯(lián)合發(fā)布了5300億參數(shù)的Megatron Turing自然語言生成模型（MT-NLG）。2021年1月，谷歌推出的Switch Transformer模型成為歷史上首個萬億級語言模型多達 1.6 萬億個參數(shù)；同年 12 月，谷歌還提出了具有 1.2 萬億參數(shù)的 GLaM 通用稀疏語言模型，在7項小樣本學習領域的性能優(yōu)于 GPT-3?？梢钥闯觯笮驼Z言模型參數(shù)數(shù)量保持著指數(shù)增長勢頭。這樣的高速發(fā)展還沒有結束，2022年又有一些常規(guī)業(yè)態(tài)大模型涌現(xiàn)，比如Stability AI發(fā)布的文字到圖像Diffusion，以及OpenAI推出的ChatGPT。

國外大模型發(fā)展歷程

在國內，超大模型的研發(fā)發(fā)展異常迅速，2021年是中國AI大模型爆發(fā)的一年。 2021年，商湯科技發(fā)布了大規(guī)模模型（INTERN），擁有100億的參數(shù)量，這是一個巨大的訓練工作。在訓練過程中，大約有10個以上的監(jiān)控信號幫助模型適應各種不同視覺或NLP任務。截至到2021年中，商湯科技已經構建了全球最大的計算機視覺模型，其中該模型擁有超過300億個參數(shù)；同年4月，華為云聯(lián)合循環(huán)智能發(fā)布千億參數(shù)規(guī)模的盤古NLP超大規(guī)模預訓練語言模型；聯(lián)合北京大學發(fā)布盤古α超大規(guī)模預訓練模型，參數(shù)規(guī)模達2000億。阿里達摩院發(fā)布270億參數(shù)的PLUG中文預訓練模型，聯(lián)合清華大學發(fā)布千億參數(shù)規(guī)模的M6中文多模態(tài)預訓練模型； 7月，百度推出 ERNIE 3.0 Titan模型； 10月，浪潮信息發(fā)布預估2500億的超大規(guī)模預訓練模型“源 1.0”； 12月，百度推出了擁有2600億尺度參數(shù)的ERNIE 3.0 Titan模型。而達摩院的M6模型的參數(shù)達到10萬億，直接將大模型的參數(shù)提升了一個量級。2022年，基于清華大學、阿里達摩院等研究成果以及超算基礎實現(xiàn)的“腦級人工智能模型”八卦爐完成建立，其模型參數(shù)將超過174萬億。

部分中國公司雖然還沒有正式推出自己的大規(guī)模模型產品，但也在積極進行研發(fā)，比如云從科技，該公司的研究團隊就非常認同“預訓練大模型+下游任務遷移”的技術趨勢，從2020年開始，在NLP、OCR、機器視覺、語音等多個領域開展預訓練大模型的實踐，不僅進一步提升了企業(yè)核心算法的性能，同時也大大提升了算法的生產效率，已經在城市治理、金融、智能制造等行業(yè)應用中展現(xiàn)出價值。

“書生”相較于同期最強開源模型CLIP在準確率和數(shù)據(jù)使用效率上均取得大幅提升

一、大模型加速AI產業(yè)化進程，降低AI應用門檻

人工智能正處于從“能用”到“好用”的應用落地階段，但仍處于商業(yè)落地初期，主要面臨場景需求碎片化、人力研發(fā)和應用計算成本高以及長尾場景數(shù)據(jù)較少導致模型訓練精度不夠、模型算法從實驗室場景到真實場景差距大等行業(yè)問題。而大模型的出現(xiàn)，在增加模型通用性、降低訓練研發(fā)成本等方面降低AI落地應用的門檻。

1、大模型可實現(xiàn)從“手工作坊”到“工廠模式”的AI轉型

近十年來，通過“深度學習+大算力”獲得訓練模型成為實現(xiàn)人工智能的主流技術途徑。由于深度學習、數(shù)據(jù)和算力可用這三個要素都已具備，全球掀起了“大煉模型”的熱潮，也催生了一大批人工智能公司。然而，在深度學習技術出現(xiàn)的近10年里，AI模型基本上都是針對特定的應用場景進行訓練的，即小模型屬于傳統(tǒng)的定制化、作坊式的模型開發(fā)方式。傳統(tǒng)AI模型需要完成從研發(fā)到應用的全方位流程，包括需求定義、數(shù)據(jù)收集、模型算法設計、訓練調化、應用部署和運營維護等階段組成的整套流程。這意味著除了需要優(yōu)秀的產品經理準確定義需求外，還需要AI研發(fā)人員扎實的專業(yè)知識和協(xié)同合作能力才能完成大量復雜的工作。

傳統(tǒng)的定制化、作坊式模型開發(fā)流程

在傳統(tǒng)模型中，研發(fā)階段為了滿足各種場景的需求，AI研發(fā)人員需要設計個性定制化的專用的神經網(wǎng)絡模型。模型設計過程需要研究人員對網(wǎng)絡結構和場景任務有足夠的專業(yè)知識，并承擔設計網(wǎng)絡結構的試錯成本和時間成本。一種降低專業(yè)人員設計門檻的思路是通過網(wǎng)絡結構自動搜索技術路線，但這種方案需要很高的算力，不同的場景需要大量機器自動搜索最優(yōu)模型，時間成本仍然很高。一個項目往往需要專家團隊在現(xiàn)場待上幾個月才能完成。其中，數(shù)據(jù)收集和模型訓練評估以滿足目標要求通常需要多次迭代，從而導致高昂的人力成本。

落地階段，通過“一模一景”的車間模式開發(fā)出來的模型，并不適用于垂直行業(yè)場景的很多任務。例如，在無人駕駛汽車的全景感知領域，往往需要多行人跟蹤、場景語義分割、視野目標檢測等多個模型協(xié)同工作；與目標檢測和分割相同的應用，在醫(yī)學影像領域訓練的皮膚癌檢測和AI模型分割不能直接應用于監(jiān)控景點中的行人車輛檢測和場景分割。模型無法重復使用和積累，這也導致了AI落地的高門檻、高成本和低效率。

大模型是從龐大、多類型的場景數(shù)據(jù)中學習，總結出不同場景、不同業(yè)務的通用能力，學習出一種特征和規(guī)律，成為具有泛化能力的模型庫。在基于大模型開發(fā)應用或應對新的業(yè)務場景時可以對大模型進行適配，比如對某些下游任務進行小規(guī)模標注數(shù)據(jù)二次訓練，或者無需自定義任務即可完成多個應用場景，實現(xiàn)通用智能能力。因此，利用大模型的通用能力，可以有效應對多樣化、碎片化的人工智能應用需求，為實現(xiàn)大規(guī)模人工智能落地應用提供可能。

AI大模型“工廠模式”的開發(fā)方式

2、大模型具有自監(jiān)督學習能力，能夠降低AI開發(fā)以及訓練成本

傳統(tǒng)的小模型訓練過程涉及大量調參調優(yōu)的手動工作，需要大量AI專業(yè)研發(fā)人員來完成；同時，模型訓練對數(shù)據(jù)要求高，需要大規(guī)模的標注數(shù)據(jù)。但很多行業(yè)的數(shù)據(jù)獲取困難，標注成本高，同時項目開發(fā)者需要花費大量時間收集原始數(shù)據(jù)。例如，人工智能在醫(yī)療行業(yè)的病理學、皮膚病學和放射學等醫(yī)學影像密集型領域的影響不斷擴大和發(fā)展，但醫(yī)學影像通常涉及用戶數(shù)據(jù)隱私，很難大規(guī)模獲取到用于訓練 AI 模型。在工業(yè)視覺瑕疵檢測領域，以布匹瑕疵為例，市場上需要檢測的織物種類有白坯布、色坯布、成品布、有色布、純棉、混紡織物等缺陷種類繁多，顏色和厚度難以識別，需要在工廠長時間收集數(shù)據(jù)并不斷優(yōu)化算法才能做好缺陷檢測。

大模型利用自監(jiān)督學習功能，對輸入的原始數(shù)據(jù)進行自動學習區(qū)分，合理構建適合模型學習的任務，不需要或者很少用人工標注的數(shù)據(jù)進行訓練，很大程度上解決了人工標注的數(shù)據(jù)標簽成本高、周期長、精確度的問題，減少了訓練所需的數(shù)據(jù)量。這在很大程度上減少了收集和標記大型模型訓練數(shù)據(jù)的成本，更適合小樣本學習，有助于將傳統(tǒng)有限的人工智能擴展到更多的應用場景。

我們認為，相比于傳統(tǒng)的AI模型開發(fā)模式，大規(guī)模模型在研發(fā)過程中的流程更加標準化，在實現(xiàn)過程中具有更大的通用性，可以泛化到多種應用場景；并且大模型的自監(jiān)督學習能力相較于傳統(tǒng)的需要人工標注的模型訓練能夠顯著降低研發(fā)成本，共同使得大模型對于 AI 產業(yè)具有重要意義，為解決 AI 落地難、促進 AI 產業(yè)化進程這一問題提供方向。

二、大模型帶來更強大的智能能力

除通用能力強、研發(fā)過程標準化程度高外，大模型最大的優(yōu)勢在于“效果好”。它通過將大數(shù)據(jù)“喂”給模型來增強自學習能力，從而具有更強的智能程度。例如，在自然語言處理領域，百度、谷歌等探索巨頭已經表明，基于預訓練大模型的NLP技術的效果已經超越了過去最好的機器學習的能力。 OpenAI 研究表明，從 2012 年到 2018 年的六年間，在最大規(guī)模的人工智能模型訓練中所使用的計算量呈指數(shù)級增長，其中有 3.5 個月內翻了一番，相比摩爾定律每 18 個月翻一番的速度快很多。下一代AI大模型的參數(shù)量級將堪比人類大腦的突觸水平，可能不僅可以處理語言模型，將更是一個多模態(tài)AI模型，可以處理多任務，比如語言、視覺和聲音。

弱人工智能仍屬于計算機“工具”范疇，強人工智能能自適應地完成任務

同時大模型的訓練離不開深度學習平臺架構。深度學習 (DL, Deep Learning)是機器學習 (ML, Machine Learning)領域中一個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近于最初的目標——人工智能 (AI, Artificial Intelligence)。深度學習是學習樣本數(shù)據(jù)的內在規(guī)律和表示層次，這些學習過程中獲得的信息對諸如文字，圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。深度學習是一個復雜的機器學習算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術。大模型的訓練離不開深度學習平臺架構。

一、深度學習平臺三要素體系

針對行業(yè)應用的多樣化需求，以開源開發(fā)框架為核心的深度學習平臺構建了從模型開發(fā)到部署的服務體系，包括三個核心層次：開發(fā)框架、算法模型、開發(fā)工具和能力平臺。在人工智能大規(guī)模產業(yè)化生產時代，深度學習技術的通用性越來越強，深度學習平臺的標準化、自動化和模塊化特征越來越突出，成為人工智能技術大規(guī)模、低成本融合賦能的基礎。平臺以成熟算法技術直接調用、個性化場景定制化開發(fā)的形式為行業(yè)提供多種創(chuàng)新應用，最終形成資源豐富、多方參與、協(xié)同演進的人工智能使能生態(tài)。在深度學習平臺的發(fā)展演進過程中，逐漸形成了“框架-算法-工具”三個核心層次。

深度學習平臺層次架構

底層是開源開發(fā)框架。作為深度學習平臺的核心樞紐，開源開發(fā)框架連接GPU、ASIC等智能計算芯片，支持計算機視覺、自然語言處理、語音等各類應用。部署全流程能力，讓高效開發(fā)迭代各種算法，部署大規(guī)模應用成為可能。一是通過提供編程接口API、編碼語言等方式，為開發(fā)者構建編程模型和開發(fā)能力；二是依托并行訓練、動靜轉化、內存優(yōu)化等功能，實現(xiàn)模型編譯和訓練優(yōu)化；三是提供硬件接入能力，通過簡化底層硬件的技術細節(jié)，建立模型與算力的連接通道，解決模型適配部署難的問題。

中間層代表算法模型，深度學習平臺賦予開發(fā)者行業(yè)級的建模能力。采用預訓練方式，減少數(shù)據(jù)采集、標注時間和人力成本，縮短模型訓練過程，實現(xiàn)模型快速部署，加速AI技術技能開發(fā)。根據(jù)技術路線和應用價值，可以分為三類算法模型：一類是業(yè)界已經實踐過的基礎算法，如VGGNet、ResNet等主流SOTA模型；二是提供自然算法語言處理、計算機視覺、多模態(tài)等領域小樣本細分場景的預訓練模型，快速實現(xiàn)算法技能遷移；三是針對特定行業(yè)場景（如工業(yè)質檢、安檢等）的應用模型，根據(jù)用戶真實的行業(yè)落地需求推薦合適的應用。結合落地機型和硬件，并提供相關實例。

上層是套件工具和能力平臺，支持各層級模型的開發(fā)和部署，滿足開發(fā)者各個階段的需求。主要功能體現(xiàn)在以下幾個方面： 一是降低技術應用門檻，通過提供集成化、標準化的基礎訓練技術工具組件，支持可視化分析、預訓練模型應用，降低訓練和模型開發(fā)的門檻、云作業(yè)交付和其他功能；提供前沿技術研發(fā)工具，支撐聯(lián)邦學習、自動機器學習、生物計算、圖形神經網(wǎng)絡等技術能力，為模型創(chuàng)新提供支持；三是提供圖像分類、目標檢測、圖像分割等具體信息，滿足行業(yè)實際需求面向業(yè)務場景的端到端開發(fā)包，涵蓋數(shù)據(jù)增強、模塊化設計、分布式訓練、模型調參等流程，以及交叉部署平臺，實現(xiàn)AI能力的快速應用；四是提供全生命周期管理，構建一體化深度學習模型開發(fā)平臺，提供從數(shù)據(jù)處理、模型訓練、模型管理到模型推理的全周期服務，加速人工智能技術開發(fā)和應用落地全過程，實現(xiàn)管控與協(xié)同。

二、深度學習平臺核心作用

一是驅動核心技術迭代改進。隨著深度學習技術的逐漸成熟和普及，標準化、模塊化的流程工具成為開發(fā)者的共同訴求，深度學習平臺應運而生。該平臺通過提供包含卷積、池化、全連接、二分類、多分類、反向傳播等的算法庫，避免了“重復造輪子”帶來的資源浪費。在更高層次上實現(xiàn)創(chuàng)新突破，實現(xiàn)“站在巨人的肩膀上”創(chuàng)新，加快人工智能技術迭代提升。

二是推動產業(yè)鏈上下游協(xié)同創(chuàng)新。操作系統(tǒng)作為連接PC和移動互聯(lián)網(wǎng)時代底層硬件架構、頂層軟件系統(tǒng)和用戶交互界面的控制中心，是微軟、諾基亞、蘋果、谷歌等公司驅動產業(yè)生態(tài)的核心工具統(tǒng)治地位。在人工智能時代，深度學習平臺還起到連接頂層（頂層應用）和底層（下層芯片）的作用，類比為“人工智能時代的操作系統(tǒng)”。深度學習平臺的出現(xiàn)，使得各種算法能夠基于現(xiàn)有硬件系統(tǒng)高效開發(fā)迭代并部署大規(guī)模應用，為深度學習的不斷發(fā)展奠定了基礎。

三是縮短千行百業(yè)智能化升級路徑。當前，人工智能工程應用迎來了快速發(fā)展的窗口期，如何縮短人工智能算法從建模到實際生產的周期，提高應用效率成為各行業(yè)關注的核心問題。深度學習平臺提供從制造到工具、技術、機制等涵蓋人工智能能力產生、應用、管理全過程的實用工程解決方案，解決人工智能面臨的專業(yè)人才短缺、數(shù)據(jù)成本高、建模等問題。智能升級中的企業(yè)發(fā)展難、資源效率低等問題，滿足了企業(yè)AI能力建設的迫切需求，為智能升級奠定了基礎。

四是承載產業(yè)生態(tài)繁榮動能。深度學習是一個典型的共創(chuàng)技術領域。只有構建健康完善的產業(yè)生態(tài)，才能實現(xiàn)繁榮和可持續(xù)發(fā)展。以深度學習平臺為驅動，搭建連接產學界的溝通橋梁，通過開發(fā)者社區(qū)、賽事峰會、培訓課程等方式，匯聚人才、技術、市場等行業(yè)生態(tài)資源要素。在輸出技術能力、賦能產業(yè)提升的同時，不斷發(fā)展運用人工智能技術的慣性思維方式，攻克各行業(yè)痛點難點，進一步帶動下游需求，形成產業(yè)生態(tài)良性循環(huán)。

一、開源開發(fā)框架，深度學習平臺的基礎核心

開源開發(fā)框架作為深度學習平臺的基礎核心，結合編程范式、大規(guī)模分布式等關鍵技術，打造易用、高效、可擴展的框架引擎，解決了工業(yè)應用中的廣泛問題。培訓、軟件適配和硬件 ，專注于提高人工智能產品以及軟硬件解決方案的開發(fā)效率和易用性。

1、動靜統(tǒng)一的編程范式大幅提升算法開發(fā)效率

動靜統(tǒng)一的編程范式大幅提升算法開發(fā)效率?？蚣芫幊谭妒绞情_發(fā)人員用于編寫 程序時把復雜問題抽象成程序代碼的不同方式，主要分為命令式編程（動態(tài)圖）和聲明式編程（靜態(tài)圖）兩種編程范式，其中動態(tài)圖編程具備開發(fā)便捷性的特點，開發(fā)者可在調整局部代碼時，即時獲得執(zhí)行結果，易于調試、減少時間成本，但由于缺乏全局的計算圖Pass、顯存等優(yōu)化，如算子間融合、顯存inplace等，在性能、顯存等使用方面有所不足。而靜態(tài)圖則將用戶可事先定義的全部程序代碼進行全局編譯優(yōu)化， 在功耗、性能等方面優(yōu)勢顯著。目前，谷歌TensorFlow、飛槳等業(yè)內主流框架紛紛布局動靜統(tǒng)一的編程范式，同時兼容支持動態(tài)圖、靜態(tài)圖兩種編程范式，即在支持動態(tài)圖高效開發(fā)訓練的同時，也支持開發(fā)后一行代碼轉靜態(tài)圖訓練加速和部署，大幅提升開發(fā)者算法研發(fā)準確率和生產部署效果。

2、大規(guī)模分布式訓練技術有效提升巨型模型研發(fā)的承載能力

大規(guī)模分布式訓練技術有效提升了超大規(guī)模模型開發(fā)的承載能力。目前算法模型規(guī)模呈指數(shù)級增長，以ERNIE3.0大模型為例，模型參數(shù)2600億，需要存儲空間3TB，計算量6.2E11 Tera FLOPs。單臺服務器，以Nvidia V100為例，單卡32GB內存，125Tera FLOPS的計算能力，難以滿足千億級參數(shù)模型的訓練需求，數(shù)據(jù)壓力大/讀寫模型、存儲、訓練等。大規(guī)模分布式訓練架構布局，將千卡算力（相當于一個國家超算中心的算力）的傳遞和計算納入主流企業(yè)通用實踐框架，結合平臺特性和端到端特征的算力模型自適應分布式訓練技術成為重要的創(chuàng)新方向。例如，結合算力平臺的靈活資源調度管理技術、自動選擇最優(yōu)并行策略技術、高效計算與通信技術等。

3、統(tǒng)一的高速推理引擎滿足端邊云多場景大規(guī)模部署應用

面對多樣化的部署環(huán)境，具備云端推理能力，成為開源開發(fā)框架成為業(yè)界普惠工具的重要標志。物聯(lián)網(wǎng)智能時代，開發(fā)框架必須具備端、邊、云全面支持的推理機架構，以及與訓練框架集成的內部表達式和算子庫，實現(xiàn)即時訓練和最完備的模型支持。推理實現(xiàn)能力應跨越服務器、移動和 Web 前端，模型壓縮工具可以幫助開發(fā)人員實現(xiàn)更小、更高性能的模型。在部署過程中，開發(fā)框架還應該提供全流程推理和場景部署工具鏈，以實現(xiàn)在硬件受限環(huán)境下的快速部署。工具或技術的蒸餾，進一步優(yōu)化和支持推理引擎在服務器、移動終端/邊緣終端、網(wǎng)頁等各種硬件場景下的實現(xiàn)。

從生態(tài)上看，Paddle還支持采用Paddle平臺上的其他框架模型，也支持將Paddle模型轉換為ONNX格式進行部署，為開發(fā)者提供多樣化、個性化的選擇。

4、標準化的軟硬件協(xié)同適配技術是打造國產化應用賦能的關鍵

業(yè)內領先的框架平臺企業(yè)試圖提供可滿足多硬件接入的統(tǒng)一適配方案，包括統(tǒng)一硬件接口、算子開發(fā)映射、圖引擎接入、神經網(wǎng)絡編譯器這幾方面。

一是構建統(tǒng)一硬件接入接口，完成不同硬件抽象層接口的標準化訪問管理。如飛 槳框架支持插件式硬件接入功能，實現(xiàn)框架和硬件的解耦，開發(fā)者只需實現(xiàn)標準接 口，即可在框架中注冊新的硬件后端。

二是提供算子開發(fā)映射方式，通過芯片提供的編程語言編寫算子Kernel或算子映 射方式接入硬件。具體可通過算子復用技術，減少算子數(shù)量；通過提供硬件Primitive開發(fā)接口，實現(xiàn)算子在不同硬件上復用；對于現(xiàn)有算子無法滿足運算邏輯和性能 需求的問題，開發(fā)者可以自定義算子，無需重新編譯安裝飛槳框架。

三是提供圖引擎接入方式，通過框架計算圖和硬件圖引擎之間的適配，實現(xiàn)硬件接入。為了更高效適配深度學習框架，硬件廠商通常會提供圖引擎，如英偉達的 TensorRT、Intel的OpenVINO等，框架僅需實現(xiàn)模型中間表示向廠商模型中間表示 的轉換即可適配。

四是打造神經網(wǎng)絡編譯器，實現(xiàn)自動優(yōu)化的編譯技術，利用基礎算子自動融合優(yōu)化實現(xiàn)復雜算子功能，降低適配成本的同時，優(yōu)化性能。如百度神經網(wǎng)絡編譯器CINN具有方便接入硬件，提升計算速度的特點。對比業(yè)內的TVM ，CINN額外支持了訓練功能；對比谷歌的XLA，CINN提供自動調優(yōu)技術，可更好實現(xiàn)軟硬協(xié)同，發(fā)揮硬件性能。

二、模型庫建設，算法創(chuàng)新、沉淀與集成管理是快速賦能關鍵能力

模型庫是深度學習平臺推動AI普惠化，實現(xiàn)快速產業(yè)賦能的關鍵能力。為解決人工智能算法工程化落地過程中面臨的研發(fā)門檻高、周期長等問題，深度學習平臺將模型庫作為平臺的核心能力進行建設，開發(fā)者依托模型庫，無需從頭編寫代碼即可實現(xiàn)算法能力，實現(xiàn)應用模型的不斷復用，從而促進人工智能應用多樣化和規(guī)?；l(fā)展。 當前，深度學習平臺均基于自身開發(fā)框架構建算法模型庫，提供快速搭建人工智能應用能力，如Meta推出 ，提供算法模型庫以及簡易API和工作流程；藍海大腦構建產業(yè)級模型庫并提供面向場景應用的模型開發(fā)套件，實現(xiàn)模型直接調用及二次開發(fā)的能力，提升算法研發(fā)應用效率。

深度學習平臺在前沿技術領域持續(xù)創(chuàng)新，沉淀先進算法能力，推動SOTA模型應用落地。一方面，深度學習平臺已成為先進算法模型的重要承載體，全球來看，AI領域創(chuàng)新算法的提出六成以上使用國際主流開發(fā)開源框架進行驗證；另一方面，學術界、產業(yè)界對先進算法的使用需求反推深度學習平臺加強對SOTA模型庫的能力建設，促進原創(chuàng)算法持續(xù)產生。當前，國際主流深度學習平臺模型庫不斷加強對前沿算法模型的積累，將算法能力沉淀至深度學習平臺模型庫，為開發(fā)者提供前沿技術能力支撐。

模型庫通過應用場景實踐加速完善，產業(yè)賦能能力不斷強化。為滿足產業(yè)多樣化場景需求，切實推動AI算法應用落地，模型庫主要通過兩個方面提升平臺產業(yè)賦能能力。一是通過細化應用場景，豐富算法覆蓋方向，拓展模型庫能力邊界。模型庫基于計算機視覺、自然語言處理等基礎算法，依據(jù)實際產業(yè)需求對能力應用場景進行細化，面向圖像分割、車輛檢測、個性化推薦等細分任務提供經過產業(yè)實踐的模型。此外，通過引入預訓練模型，為開發(fā)者提供靈活、可拓展的算法能力，可實現(xiàn)在小樣本任務中的快速應用，如藍海大腦目前支持產業(yè)級開源算法模型超500個，已在金融、能源、交通等各行各業(yè)廣泛應用。二是從實際產業(yè)應用場景出發(fā)，聚焦AI工程化落地問題，通過提供輕量級、低能耗的產業(yè)級部署模型，解決實際應用場景中模型的精度與性能平衡問題。

三、工具及平臺完善，覆蓋數(shù)據(jù)處理、模型訓練和推理部署全周期

深度學習平臺圍繞前沿技術開發(fā)部署新范式、數(shù)據(jù)模型全流程可視化分析管理、 企業(yè)級高精度應用構建以及全平臺部署來布局相關工具組件及平臺。

一是打造面向新型學習范式的系統(tǒng)化工具，深度學習平臺面對強化學習、聯(lián)邦學習、圖學習、量子計算、生物計算等前沿學習范式，提供所需編譯運行機制和解決方案，實現(xiàn)廣泛的模型應用場景。

二是開發(fā)覆蓋數(shù)據(jù)管理、模型開發(fā)和推理部署的全流程研發(fā)工具集，實際應用落地作為深度學習平臺的出發(fā)點和落腳點，平臺通過提供開發(fā)套件和工具組件，端到端 打通數(shù)據(jù)準備、模型訓練與優(yōu)化、多端部署能力，助力產業(yè)實踐工程化高效部署。

三是提供企業(yè)級高精度應用構建和全平臺部署能力，企業(yè)開發(fā)服務平臺作為深度學習平臺的重要出口，整合底層核心開源框架以及上層數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)構建、模型訓練管理及端側部署能力，輔助企業(yè)實現(xiàn)一站式模型定制能力。如藍海大腦深度學習平臺面向不同開發(fā)能力的企業(yè)打造零門檻深度學習平臺，可結合網(wǎng)絡結構搜索和遷移學習等技術完成語言理解、語言生成、圖像分類、物體檢測、圖文生成等任務，支持企業(yè)實現(xiàn)在公有云、本地服務器、移動設備的多側靈活安全部署。

四、專業(yè)領域延伸，圍繞科學發(fā)現(xiàn)與量子智能持續(xù)探索

領先的深度學習平臺和框架企業(yè)正圍繞生物醫(yī)藥、量子智能等更具前瞻性的垂直專業(yè)領域加速布局，降低前沿科研開發(fā)門檻，提升應用開發(fā)效率。當前，前沿學術研究進入多學科融合和技術工具完善發(fā)展的新階段，人工智能技術成為推動前沿科學發(fā)展的重要路線之一，取得了諸多突破和突破。在創(chuàng)新的同時，也對深度學習平臺的工具能力提出了新的挑戰(zhàn)。龍頭企業(yè)重點關注以下方向，提升平臺在專業(yè)領域的研發(fā)能力。

一是聚焦量子智能，應用量子計算，挖掘人工智能算法的應用潛力。量子計算具有傳統(tǒng)計算無法比擬的信息承載能力和并行計算處理能力，有望解決人工智能模型參數(shù)數(shù)量增加帶來的計算瓶頸問題。龍頭企業(yè)提供基于深度學習平臺的量子計算工具包，推動量子技術與人工智能機器學習模型的融合，支持量子電路模擬器、訓練判別和生成量子模型；電路仿真等模塊為開發(fā)者提供了人工智能、組合優(yōu)化、量子化學等領域量子應用的研發(fā)工具，提高運營效率，降低量子應用研發(fā)門檻。

二是聚焦蛋白質結構預測、化合物性質預測等生物醫(yī)學領域重點方向，構建一套生物計算和模型開發(fā)工具。人工智能與生物醫(yī)學技術相結合，可以大大提高任務的準確性和效率，成為產業(yè)布局的重要方向。

隨著深度學習技術的發(fā)展，大模型已經成為深度學習的未來。大模型是一種深度學習模型，它可以處理大量的數(shù)據(jù)，從而獲得準確的預測結果。

首先，大模型可以有效地處理大量數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的機器學習模型只能處理少量的數(shù)據(jù)，而大模型可以處理大量的數(shù)據(jù)，從而獲得更準確的預測結果。此外，大模型可以有效地處理非結構化的數(shù)據(jù)，例如圖像和視頻。

其次，大模型可以提高模型的準確性。大模型可以捕捉數(shù)據(jù)之間的復雜關系，從而提高模型的準確性。此外，大模型可以更快地訓練，從而更快地獲得準確的預測結果。

最后，大模型可以更好地支持深度學習。深度學習需要大量的數(shù)據(jù)，大模型可以支持深度學習，從而更好地發(fā)揮深度學習的優(yōu)勢。

總之，大模型是深度學習的未來。它可以有效地處理大量的數(shù)據(jù)，提高模型的準確性，更快地訓練，更好地支持深度學習，從而提高深度學習的效率。