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30名工程师，历时1300天打造，又一“国产”AI框架开源了( 四 )

AI框架


PyTorch，它的优势也是它的缺点，整个架构是为了解决易用性问题，技术较简单，整个工程复杂度比较低，切中了用户痛点，这是它的好处 。不足之处在于，为未来特别是大规模需求考虑的不多，训练出来模型之后进行部署时也比较困难 。
MXNet，早期的时候实际上有很多好的想法，但缺乏一个非常清晰的主路线，很长时间没有大的进步 。
PaddlePaddle，完整度是很好的，在百度内部强制使用，有实践检验，但在技术上像跟随者的角色，没有突破和引领潮流 。
MindSpore，团队很强，做全栈AI的战略上想得非常清楚，局部有技术创新，问题是对GPU的支持不足 。
MegEngine，亮点是把训练和推理一体化了，但这个团队的基因是视觉，对自然语言处理、广告推荐、强化学习等应用的支持可能不在他们的视野之内 。
CSDN：你说过，在资源有限的情况下，做框架必须找到最正确的路径才能做到又快又好，从百家争鸣向终局收敛，现在是百家争鸣还是说技术框架的技术已经在收敛了？
袁进辉：我觉得是现在处于争鸣和收敛的过程中，离终局可能还有两年时间 。
每一个框架上的生态就能像个黑洞一样，外界有什么新的想法也都为自己所吸纳 。如果一个技术创新不是足够大的话，这个想法就很容易被生态最强的框架吸过去 。所以新框架必须与众不同，这样别人吸收你会非常困难，你也就有一个时间窗口能站稳，拥有一波铁杆用户，才可能发展壮大 。
CSDN：收敛是不是意味着技术路线会走向同质化？
袁进辉：是的，各个框架现在来说长得越来越像了，因为我看你这个想法好，也按照你的套路去做，所以竞争非常白热化 。我相信未来这个市场实际上会变成一个赢者通吃的局面 。
CSDN：你说竞争到了白热化，但总体来看，框架的数量是比较少的 。
袁进辉：框架这个领域确实数量不多，因为复杂性和难度已经拦住了很多人，有很多人觉得做框架没有胜算，他就不会来做这个事，所以但凡进来的都是强者 。
CSDN：OneFlow会成为其中一个赢家吗？
袁进辉：原来是TensorFlow一家独大，PyTorch的出现造成各占百分之四五十的市场，我们相信OneFlow可以逐渐站住脚，先实现三分天下，甚至可以再进一步，我们有这个信心 。
CSDN：有人说，开发者对于训练和推理这两个维度的关注点不一样，在训练时更关注效率，推理时更关注低功耗，所以训练和推理可能会分化出两大框架市场，你同意吗？
袁进辉：肯定同意 。训练有两个维度很重要，一个是易用性，研究员要快速的把自己的idea变成product，PyTorch是这个特点，另一个是扩展性，可以不计成本训练比较大规模模型 。但是，在端上要考虑非常受限的场景，要考虑到端侧算力弱，功耗要求苛刻，这一定要是非常轻量的，甚至跑的模型都需要压缩，训练框架在端上都不work 。虽然我刚才说赢者通吃，但在训练和推理上可能还是会分化出两套框架 。

30名工程师，历时1300天打造，又一“国产”AI框架开源了

文章插图
“从各个维度，他们都说不可能做成”
CSDN：OneFlow框架的研发经历了几个阶段？
袁进辉：把我们的技术设想跑通就花了快两年时间，大约是2018年秋天；然后在这上面把经典的模型，调到满意的状态，又大概花了快一年的时间，主要是解决原来没预计到的问题；骨架打造好之后，最近半年都在做易用性、文档、模型库等能力 。
CSDN：之前你说今年第二季度会开源，但这个时间点明显延后了，发生了什么？
袁进辉：我们原来是计划一季度开源，那时旷视和华为也开源了，但我们发现他们模型丰富度有点单薄，会影响开源效果，为了做到一个比较令人满意的状态，就再推迟了三、四个月 。
CSDN：一个初创公司做框架，历经三年多才开源，最困难的阶段是什么时候？
袁进辉：2018年的秋冬，那时已经研发了一年半以上 。创业者有个18个月魔咒的说法，也就是一年半没看到希望，没有正反馈，心态就会发生变化，会失去耐心 。
我自己肯定非常坚定，但团队里不是每一个人都这么坚定，长时间没有正反馈，有一部分人信心和耐力到了极限，所以那个时间段，我又顶上去做了一段时间研发 。同时，之前的融资也快花完了，那既是事实上的冬天，也是资本寒冬，公司处于濒死边缘，人员规模还做了收缩 。
CSDN：哪个机构解了OneFlow的燃眉之急？
袁进辉：快手，还有老股东 。


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