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国产AI框架,如何“弯道超车”?
最后更新: 2024-05-08 22:13:44丁诚在前述峰会2023上告诉观察者网,昇思MindSpore开源三周年以来,一直在帮助包括像中科院自动化所,鹏城实验室,各个高校,以及产业用户孵化各种各样的大模型。目前,国内大概已经有20个大模型通过昇思AI框架原生孵化出来,至少有9个大模型通过MindSpore开源社区平台和搭建的渠道推向产业。
2019年8月,华为推出昇思MindSpore,并在2020年3月将框架开源。观察者网获悉,截至2023年5月底,昇思开源社区下载量已突破474万,社区贡献者1.3万,服务企业数量5500家,与240家科研院所展开合作,开源模型达400多个,发表顶会论文超过900篇。
百度布局AI框架的时间其实更早,2016年该公司发布并开源飞桨PaddlePaddle。百度方面披露的数据显示,截至2022年5月,飞桨汇聚477万开发者,创造56万个AI模型,服务18万企事业单位。截至2021年底,已有超过20个厂家、30种以上的芯片适配飞桨。
根据2023年1月Omdia发布的《中国人工智能框架市场调研报告》,在中国开发者的心目中,MindSpore在国产框架中认知度排第一,PaddlePaddle紧随其后。在开发者认知度排名方面,昇思和飞桨已超过国外非常成熟的框架MXNet,以及谷歌重点支持的新兴框架JAX。
但易用性和性能方面,国产框架似乎与国外仍有差距。根据前述报告,在国外的端到端框架中,开发者认为TensorFlow和PyTorch的易用性更好,而本土框架昇思MindSpore和飞桨PaddlePaddle紧随其后;性能方面,开发者认为TensorFlow和PyTorch性能更好,昇思MindSpore和飞桨PaddlePaddle同样紧随其后,二者在性能评价上已经超过其他主流框架。
AI框架隔离了底层的复杂性,更加易用的框架能够让开发人员以更快的速度和更高的效率,来探索、创建、改进和迭代AI项目。而AI框架的性能则涉及到框架本身的底层性能,包括框架的底层算法效率,以及框架利用底层硬件资源进行优化开发、训练和推理的能力。
由于易用性和性能是开发者最看重的因素,因此目前TensorFlow和PyTorch在开发者中的使用率较高。根据Omdia报告,在中国开发者AI框架使用率排名中,PyTorch和TensorFlow,分别以34%和30%遥遥领先,PaddlePaddle和MindSpore并驾齐驱,使用率均为11%。
中国信通院发布的《AI框架发展白皮书(2022年)》提到,全球来看,国际主流AI框架由Google、Meta等科技巨头主导。目前以Google、Meta、Amazon、Microsoft等代表的互联网科技巨头,凭借自身的数据、技术和资本等优势,持续在AI框架生态领域发力,引领全球AI框架技术创新升级趋势,并逐步形成了以Google-TensorFlow和Meta-PyTorch为代表的双寡头格局。从市场占有情况看,产业界以TensorFlow为主,学术界以PyTorch为主。
“弯道超车”的新赛道在哪?
在整个人工智能体系中,AI框架被视为核心一般的存在。中国布局AI框架的企业虽然众多,但在性能和易用性等方面,似乎与Google、Meta等国外巨头仍有差距。在大模型时代到来之际,国产AI框架又该如何构建自身优势,甚至实现“弯道超车”呢?
“TensorFlow是2015年12月开源的,Pytorch是2016年4月,比MindSpore早了大概4-5年的时间。作为后发框架,要想实现技术超越或者领先,核心就是找到AI技术变革的下一条新赛道,只有新赛道出现的时候才有弯道超车的机会。”丁诚向观察者网表示。
“在下一个时代,新赛道是什么呢?”
- 责任编辑: 吕栋 
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