AI框架發(fā)展白皮書（2022年）
AI 框架是 AI 算法模型設(shè)計、訓(xùn)練和驗證的一套標(biāo)準(zhǔn)接口、特性庫和工具包，集成了算法的封裝、數(shù)據(jù)的調(diào)用以及計算資源的使用，同時面向開發(fā)者提供了開發(fā)界面和高效的執(zhí)行平臺，是現(xiàn)階段AI 算法開發(fā)的必備工具。
2022年2月26日，WAIC2022上海人工智能開發(fā)者大會，中國信息通信研究院發(fā)布了《AI框架發(fā)展白皮書（2022年）》。
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AI 框架的發(fā)展大致可以分為四個階段，分別為萌芽階段（2000 年初期）、成長階段（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，開發(fā)者不得不進行大量基礎(chǔ)的工作，例如手寫反向傳播、搭建網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、自行設(shè)計優(yōu)化器等。
成長階段：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，讓開展更大、更深的模型訓(xùn)練成為可能。
經(jīng)過激烈的競爭后，最終形成了兩大陣營，TensorFlow 和PyTorch 雙頭壟斷。2019 年，Chainer 團隊將他們的開發(fā)工作轉(zhuǎn)移到PyTorch；Microsoft 停止了 CNTK 框架的積極開發(fā)，部分團隊成員轉(zhuǎn)而支持 PyTorch；Keras 被 TensorFlow 收編，并在 TensorFlow2.0版本中成為其高級 API 之一。
深化階段：AI 框架正向著全場景支持、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。
白皮書涵蓋AI框架的概念內(nèi)涵、演進歷程、技術(shù)體系，通過梳理總結(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，并對AI框架發(fā)展提出展望與路徑建議。
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