AI框架历史演进和趋势探索

电子发烧友网报道（文/李弯弯）AI框架是一种底层开发工具，是集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体的平台。有了AI框架，工程师在工作时调试算法，就可以更快速、更高效。通俗一点讲，AI框架相当于是AI时代的操作系统，如同PC时代Windows，移动互联网时代的iOS和安卓。

AI框架发展现状和趋势

AI框架的历史并不算长，从2010年诞生的Theano算起，至今不过十二年时间。2017年后，早期的Theano、Caffe、Torch等框架逐渐销声匿迹，2016年前后出现的TensorFlow（谷歌）、PyTorch（Facebook）、飞桨（百度）逐渐占据市场。从目前市场占有情况看，产业界以TensorFlow为主，学术界以PyTorch为主。与TensorFlow过于注重工业，PyTorch专注学界不同，飞桨的特性在于工业学界两手抓，通过动态图自动解析编译静态图的技术，兼顾了学界的灵活，同时也实现了产业界希望的高效。除了TensorFlow、PyTorch、飞桨，深度学习框架还包括由Amazon设计研发并开源的MXNet、微软在github上开源的CNTK、华为推出的MindSpore、北京一流科技有限公司开发的OneFlow，以及清华大学自研的Jittor，和腾讯、字节跳动、360开源的Angel、BytePS、TensorNet。过去这些年，AI框架已形成较为完整的技术体系，当前主流AI框架的核心技术演化出三大层次，分为基础层、组件层和生态层，其中基础层实现AI框架最基础核心的功能，具体包括编程开发、编译优化以及硬件使能三个子层。从技术生态体系中的功能定位看，AI框架对下调用底层硬件计算资源，对上支撑AI应用算法模型搭建，提供算法工程化实现的标准环境，是AI技术体系的关键核心。AI框架技术持续演进，历经萌芽阶段、成长阶段、稳定阶段，当前已进入深化阶段。AI框架正向着超大规模AI、全场景支持、安全可信等技术特性深化探索。

AI框架面临的挑战

然而在这个探索的过程中，面临诸多挑战。在超大规模AI方面，当前超大规模AI成为新的深度学习范式。OpenAI于2020年5月发布GPT-3模型，包含1750亿参数，数据集达到45T，在多项NLP任务中超越了人类水平。这种超大规模的模型参数及超大规模的数据集的AI大模型范式，实现了深度学习新的突破。产业界和学术界看到这种新型范式的潜力后纷纷入局，继OpenAI后，华为基于MindSpore框架发布了盘古大模型、智源发布了悟道模型、阿里发布了M6模型、百度发布了文心模型等。超大规模AI正成为下一代人工智能的突破口，也是最有潜力的强人工智能技术。超大规模AI需要大模型、大数据、大算力的三重支持，这就对AI框架提出了新的挑战，比如内存墙，大模型训练过程中需要存储参数、激活、梯度、优化器状态，鹏程 盘古一个模型的训练就需要近4TB的内存。算力墙，以鹏程 . 盘古2000亿参数量的大模型为例，需要3.6EFLOPS的算力支持，要求必须构建大规模的异构AI计算集群才能满足这样的算力需求，同时算力平台要满足智能调度来提升算力资源的利用率。还有通信墙、调优墙、部署墙等。在全场景支持方面，随着云服务器、边缘设备、终端设备等人工智能硬件运算设备的不断涌现，以及各类人工智能运算库、中间表示工具以及编程框架的快速发展，人工智能软硬件生态呈现多样化发展趋势。但主流框架训练出来的模型却不能通用，学术科研项目间难以合作延伸，造成了深度学习框架的“碎片化”。目前业界并没有统一的中间表示层标准，导致各硬件厂商解决方案存在一定差异，以致应用模型迁移不畅，增加了应用部署难度。因此，基于AI框架训练出来的模型进行标准化互通将是未来的挑战。然而即使面临诸多挑战，过去两年，行业一直在持续探索，并取得一定突破，如2020年华为推出昇思MindSpore，在全场景协同、可信赖方面有一定的突破；旷视推出天元MegEngine，在训练推理一体化方面深度布局等。整体而言，在人工智能体系中，AI框架处于贯通上下的腰部位置，下接芯片、上承应用，是一个关键枢纽，是推动AI应用大规模落地的关键力量。因此对于企业来说，克服AI框架当前面临的挑战，不断探索新趋势，进行技术创新，完善技术、功能和生态是关键。

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