深度学习框架的发展历程

现在深度学习框架已经这么多了，为什么还有这么多人不断推出新的深度学习框架？

这个问题问的非常好，想要看看目前为什么这么多深度学习框架的出现，还真的不得不回头看看深度学习框架出现的历史趋势，然后去理解目前深度学习发展，给框架带来的要求，就会明白除了政治因素之外，新的深度学习框架推出原因。

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首先我们来看看AI框架具体有什么用呢？

AI在现实生活中发挥的作用越来越多，不知不觉我们用的越来越多的产品都内嵌了AI功能，包括我现在给你们录制视频的字幕，都是纯AI算法进行识别和时间轴对齐的。就好像，不提自家产品有AI功能，都显得落伍了。下面来随机看看几款产品。

在全球迎来移动互联网后，基本上人手一台移动手机，一台手机算上前后置摄像头，动辄像华为P50 Pro有6个摄像头，少则前置摄像头1个后置摄像头1个。移动视觉领域的发展当然离不开AI的身影。以花瓣视频剪辑APP为例，视频里面的人脸贴图功能，当XXX明星出轨X、吸毒X、睡粉X，这时候需要后台剪辑小哥人工和谐掉，使用了AI人脸贴上马赛克功能后，“妈妈再也不但担心我要加班打码了”。当然这个功能，不是单凭一个算法，就可以实现。首先，我们需要有一个算法，这个算法只是一些数学公式，接着使用AI框架提供的接口，来实现这些数学公式，实现完后，我们还需要使用AI框架，长期稳定地在手机里面小小的一块芯片上运行，这就需要AI软件对硬件资源的调度、跟操作系统的协同。

所以，简单来说AI框架，就是实现数学算法的软件工具，释放硬件澎湃的算力。

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到了第二点，下面来看看AI发展过程当中，所使用到的一些工具。

20世纪30年代，通用计算机还没有出现之前，实际上人们还不知道“算法”是什么。不过，当时数学领域中已经有很多问题都是跟“算法”密切相关，有大量跟计算性理论相关的研究。

正是这个年代，图灵在二战的时候思考智能与可计算问题，提出了图灵机，用于任何人类能够完成的逻辑推理和计算过程，从而慢慢形成算法的概念。在这之前，“计算”能力是被视为与“思考”相类似的人类抽象能力，大家一时间很难接受“计算”可以被如此简单的模型所概括。

1943年，麦卡洛克(W.S.McCulloch)和 皮兹(W.Pitts) 联合发表的论文里面，给出了人工神经元的第一个数学模型，神经网络第一个模型(MCP模型)的提出，也只是单纯一个数理逻辑概念。那时候，世界上第一台计算机还没有诞生。图灵只是给智能和算法进行了定义和思考。

1957年我国大跃进年代，Rosenblatt 提出由两层神经元组成一个神经网络，称之为感知器(Perceptrons)，并且在他的论文里面详细地介绍感知器的具体硬件实现电路方案，还具体地给出了感知器具体学习算法，就是利用梯度下降法，对损失函数计算极小值，求出可将输入数据进行，线性划分的分离超平面，从而求得感知器模型。 

1986年，美国IBM发布了第一台笔记本电脑，同一年里Geoffrey Hinton发表了能够在多层感知器(MLP)上快速计算梯度的反向传播(Back propagation)算法，也就是我们经常说的BP算法，这时候Hinton不需要自行实现硬件，而是基于微型计算机的操作系统之上的算法程序来实现的。 

了解完算法的定义、计算机的出现到深度学习算法的发展，现在来看看AI框架的发展历程，聊聊AI框架的出现原因和对AI产业的意义。

进入2010年后，随着深度学习的使用越来越广泛，于是便开始出现了AI框架，通过软件来快速实现深度学习算法。从图中，我们可以看到Theano作为第一个支持深度学习框架，到了2012年开始后，开始慢慢每隔1-2年就出现两三个新的AI框架。

 

早期学术界针对深度学习框架主要有Theano、ConvNet、Caffe和Torch等。刚推出的时候主要是面向学术研究而设计，进行一些小规模的原型算法研究，像是Theano能够利用符号化式语言定义深度学习算法公式，然后运行在硬件设备上。而2012年Alex觉的Theano并不能进行分布式和并行计算，于是使用C++实现了ConvNet框架，实现AlexNet算法，并且利用两块GPU进行并行加速训练和推理功能，最终赢得2012年ImageNet图像分类比赛冠军。

人工智能正是在近十几年来形成革命性地爆发。从学术理论研究，到生产应用的产品化开发过程中，通常会涉及到多个不同的步骤，这使得人工智能开发，依赖的环境安装、部署、测试，以及不断迭代改进算法准确性，推理性能调优的工作变得非常繁琐耗时。AI框架从学术的研究，慢慢随着深度学习只能做个简单的文字识别分类，到图像目标检测、语义分割，扩展到文字识别、文字生成，语音翻译等不同的领域，乃至现在的AI+科学计算，在电磁仿真、蛋白质折叠、移动视觉等应用范围也越来越广。

既然AI这么火，流程这么复杂，为了简化、加速和优化AI的流程，于是产业界开始纷纷入局AI，开发并完善了多个基础的平台和通用工具，这时候AI的基础软件开始被称为深度学习框架或者AI框架。有了这些基础的平台和工具，就可以避免大家重复发明轮子，专注于AI领域的算法研究和产品创新。到现在为止，产业界有Google领导的TensorFlow，Amazon选择押注的MXNet，Facebook倾力打造的PyTorch，Huawei主推开源的MindSpore等不同的AI框架出现。

 

 

如果你要问我，这么多框架应该选择哪个？还真不好说，因为AI还在快速发展，前几年出现的框架，到现在为止，基本上剩下图中黄色的，仍然活跃在业界，大部分都AI框架都沉寂下去了。

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最后便是未来AI框架的研究意义和挑战。

AI开发者追求的是易用，尤其在训练方面，易用框架的生态会建立得非常快。由于AI领域发展很快，新特性的快速支持，能够吸引更多开发者和研究者留存。性能方面，反而在前期对开发者来说不是那么重要，因为在训练上更关注开发的效率、算法原型设计的效率，更少关注的是硬件成本。

对推理部署来说，在实际的生产业务系统里，希望追求极致的性能。推理业务对企业来说，部署量非常大的，假如能够把性能做好，5个百分点的性能提升能节省5%的硬件成本和耗电量，还可以减少机房部署的额外开销，对于企业来说是实际的账面收益。

由此可见，训练测讲究易用性，端侧讲究性能。一方面，AI框架在训练测，开始逐渐地跟端侧推理融合，推理框架直接基于芯片运行，脱离可操作系统还可以进行少量的学习，赋能芯片智能。另外一方面，随着AI在安全、大模型、科学计算、物理模拟、蛋白质折叠等场景对AI应用领域的拓展，会新增越来越多的功能。

 

 

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