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深度学习框架及其发展形势的思考
摘要
深度学习框架下接芯片、上承应用,为模型的开发、训练和部署提供系统的支撑,极大地加速人工智能创新研发与应用,其作用类比人工智能时代的操作系统。本文对深度学习框架发展现状、核心技术及生态要素进行深入调研分析,从人工智能产业化需求、软硬件适配与融合优化、大模型快速发展及科学计算前沿交叉领域等不同视角,剖析深度学习框架发展趋势及面临的挑战,并从加速深度学习框架与硬件的适配融合、支持国内主流深度学习框架推广、发挥深度学习框架对AI for Science的支撑作用、加快发展国产深度学习框架生态等方面提出对策建议。
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章节目录
- 一 深度学习框架及其意义
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二 国内外深度学习框架发展现状
- (一)国外深度学习框架发展现状
- (二)国内深度学习框架发展现状
- (三)主流深度学习框架中国市场竞争情况
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三 深度学习框架的核心技术
- (一)动静统一的开发范式
- (二)超大规模模型训练技术
- (三)多端多平台部署的高性能推理引擎
- (四)产业级模型库
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四 深度学习框架产业链及生态分析
- (一)深度学习框架上下游产业链分析
- (二)深度学习框架生态建设关键要素
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五 深度学习框架发展趋势与挑战
- (一)深度学习框架与硬件适配及融合优化的重要性持续提升
- (二)大模型技术的创新突破对深度学习框架提出了更高的要求
- (三)AI科学计算等前沿交叉领域亟须深度学习框架的全面支撑
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六 深度学习框架的发展对策
- (一)加速深度学习框架与硬件的适配融合,构筑互联互通的人工智能基础
- (二)加快国内主流深度学习框架推广,支撑大模型应用和产业化进程
- (三)充分发挥深度学习框架对AI for Science的支撑作用,加速科学前沿突破
- (四)加快发展国产深度学习框架生态
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