飞桨框架架构演进与核心技术
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内容提要
百度AI开发者大会上，百度杰出架构师胡晓光分享了飞桨框架的架构演进与核心技术，包括动静转换技术、高扩展中间表示PIR、高阶自动微分、动静统一自动并行、深度学习编译器和硬件适配方案。飞桨框架通过创新技术支持大模型和科学计算，提供灵活易用的使用体验，实现极致性能和广泛的硬件适配。
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关键要点
- 百度AI开发者大会上，胡晓光分享了飞桨框架的架构演进与核心技术。
- 深度学习框架的发展历程从简单模型到复杂模型，逐渐变得至关重要。
- 飞桨框架自开源以来，致力于服务产业实践，支持大规模分布式训练。
- 飞桨框架在2019年发布了2.0版本，融合了动态图与静态图的优点。
- 2023年，飞桨即将推出3.0 Beta版本，增加编译器性能优化技术。
- 优秀的深度学习框架应提供极致的开发体验，减少学习成本和时间成本。
- 框架需要兼容多样化的硬件平台，实现广泛的硬件适配性。
- 深度学习框架应支持产业的实际落地应用，提供全流程能力。
- 飞桨框架采用分层架构设计，分为接口层、表示层、执行层和适配层。
- 动静转换技术使得动态图代码可以轻松转换为静态图代码。
- 飞桨的动静转换支持率高达94%，显著优于PyTorch的59%。
- 高扩展中间表示PIR支持多种优化，推理性能提升显著。
- 飞桨框架支持高阶自动微分，满足AI for Science领域的需求。
- 动静统一自动并行方案简化了多维混合并行的开发过程。
- 深度学习编译器技术提升了计算性能，保持灵活性与易用性。
- 飞桨框架实现了与多种硬件的有效适配，提升了深度学习应用性能。
- 飞桨框架通过创新技术支持大模型和科学计算，提供灵活易用的体验。
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