AI框架發(fā)展白皮書(shū)（2022年）

AI 框架是 AI 算法模型設(shè)計(jì)、訓(xùn)練和驗(yàn)證的一套標(biāo)準(zhǔn)接口、特性庫(kù)和工具包，集成了算法的封裝、數(shù)據(jù)的調(diào)用以及計(jì)算資源的使用，同時(shí)面向開(kāi)發(fā)者提供了開(kāi)發(fā)界面和高效的執(zhí)行平臺(tái)，是現(xiàn)階段AI 算法開(kāi)發(fā)的必備工具。

2022年2月26日，WAIC2022上海人工智能開(kāi)發(fā)者大會(huì)，中國(guó)信息通信研究院發(fā)布了《AI框架發(fā)展白皮書(shū)（2022年）》。

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AI 框架的發(fā)展大致可以分為四個(gè)階段，分別為萌芽階段（2000 年初期）、成長(zhǎng)階段（2012~2014 年）、穩(wěn)定階段（2015 年~2019 年）、深化階段（2020 年以后）。其發(fā)展脈絡(luò)與人工智能，特別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的異峰突起有非常緊密的聯(lián)系。

萌芽階段：AI 框架并不完善，開(kāi)發(fā)者不得不進(jìn)行大量基礎(chǔ)的工作，例如手寫(xiě)反向傳播、搭建網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、自行設(shè)計(jì)優(yōu)化器等。

成長(zhǎng)階段：出現(xiàn)了 Caffe、Chainer 和 Theano 等具有代表性的早期 AI 框架，幫助開(kāi)發(fā)者方便地建立復(fù)雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如 CNN、RNN、LSTM 等。不僅如此，這些框架還支持多 GPU 訓(xùn)練，讓開(kāi)展更大、更深的模型訓(xùn)練成為可能。

經(jīng)過(guò)激烈的競(jìng)爭(zhēng)后，最終形成了兩大陣營(yíng)，TensorFlow 和PyTorch 雙頭壟斷。2019 年，Chainer 團(tuán)隊(duì)將他們的開(kāi)發(fā)工作轉(zhuǎn)移到PyTorch；Microsoft 停止了 CNTK 框架的積極開(kāi)發(fā)，部分團(tuán)隊(duì)成員轉(zhuǎn)而支持 PyTorch；Keras 被 TensorFlow 收編，并在 TensorFlow2.0版本中成為其高級(jí) API 之一。

深化階段：AI 框架正向著全場(chǎng)景支持、超大規(guī)模AI、安全可信等技術(shù)特性深化探索，不斷實(shí)現(xiàn)新的突破。

根據(jù)技術(shù)所處環(huán)節(jié)及定位，當(dāng)前主流 AI 框架的核心技術(shù)可分為基礎(chǔ)層、組件層和生態(tài)層。

白皮書(shū)涵蓋AI框架的概念內(nèi)涵、演進(jìn)歷程、技術(shù)體系，通過(guò)梳理總結(jié)當(dāng)前AI框架發(fā)展現(xiàn)狀，研判AI框架技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，并對(duì)AI框架發(fā)展提出展望與路徑建議。

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