目前比較主流的AI深度學(xué)習(xí)框架主要由國際巨頭領(lǐng)銜，比如谷歌的TensorFlow和Facebook的PyTorch等。2017年中國的一家初創(chuàng)團隊悄悄成立，他們做的是對標這些主流框架的技術(shù)開發(fā)。今年初，這家公司聲名鵲起，并獲得了由高瓴創(chuàng)投領(lǐng)投的5000萬元A輪融資。這家公司叫一流科技，他們的深度學(xué)習(xí)框架叫做OneFlow，今年7月31日，OneFlow即將迎來自己的開源一周年紀念日。

對框架的超前定位，有力支撐了深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)

一流科技創(chuàng)始人袁進輝在創(chuàng)辦公司之前，在微軟研究院工作多年，主要從事機器學(xué)習(xí)、分布式系統(tǒng)的研發(fā)。“當時我們認為隨著AI數(shù)據(jù)和算力需求的不斷增加，現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)框架在未來會遇到瓶頸，幾年前我多次在公開演講中提到過這個觀點，但當時業(yè)界不以為然。”袁進輝說道。

袁進輝分析，從機器視覺到人機對話，再到認知智能，AI不斷突破能力邊界，同時伴隨著模型參數(shù)的指數(shù)級提升，AI模型加速膨脹導(dǎo)致訓(xùn)練成本攀升，預(yù)計2025年最先進的AI訓(xùn)練模型成本將達到1億美元。

而單芯片存在算力天花板，單芯片在物理層面存在性能極限，先進制程發(fā)展已難以維持摩爾定律；分布式硬件難以高效協(xié)同運轉(zhuǎn)，分布式方案芯片間傳輸帶寬低于片上帶寬，多芯片集群難以像“超級芯片”一樣高效工作。

針對內(nèi)存墻、用戶接口不友好和定制化成本高等AI分布式訓(xùn)練痛點，OneFlow從底層機制提出Actor機制、一致性視角和自動并行技術(shù)加以解決。

袁進輝表示，隨著大規(guī)模參數(shù)模型爆發(fā)，OneFlow需求匹配程度愈發(fā)提高，將超過TensorFlow和PyTorch逐漸占據(jù)更多的市場空間。

近兩年，一些國內(nèi)科技巨頭也紛紛推出深度學(xué)習(xí)框架，例如百度飛槳PaddlePaddle、華為的MindSpore等。他們大多擁有自己的生態(tài)圈，能夠?qū)⒂布蛙浖钆涫褂谩Ｏ啾戎拢涣骺萍嫉腛neFlow屬于獨立的第三方框架，更具有中立性，可以廣泛地與芯片廠商進行適配。

“GPU芯片巨頭英偉達在美國的軟件棧團隊對我們的深度學(xué)習(xí)框架表示了密切關(guān)注，每兩個星期我們會就框架優(yōu)化與合作問題進行探討。”袁進輝透露。

雖然TensorFlow和PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架為也英偉達的芯片所適配，不過顯然，英偉達注意到OneFlow這個由獨立的軟件公司研發(fā)的框架的好處和價值。

開源與良好的商業(yè)模式并不沖突

去年OneFlow框架開源之后獲得了非常高的關(guān)注。OneFlow的開源代碼發(fā)布到了Github，開源讓全球開發(fā)者能夠直觀接觸、下載、使用OneFlow。開源十個月Star數(shù)量超過2500，超過華為Mindspore。

袁進輝直言，“在開源社區(qū)里面，有很多基礎(chǔ)軟件，勝出的不是大公司，而是初創(chuàng)團隊，比如主導(dǎo)Spark的Databricks等。一些互聯(lián)網(wǎng)大公司都在用的軟件，剛開始都是小團隊做的。只要技術(shù)上過硬，就有機會。”顯然，一流科技有這個技術(shù)實力，在其框架開源之后，獲得了谷歌、Facebook、華為、百度等同行的關(guān)注，也受到了資本的青睞。

但是，一個問題是，開源與公司的商業(yè)模式是否沖突呢？公司又如何建立自己的商業(yè)價值？

袁進輝分析，開源的商業(yè)模式主要有兩種，一種是雖然一些有技術(shù)能力的互聯(lián)網(wǎng)公司或開發(fā)者自行下載開源軟件，進行項目開發(fā)，但是對于沒有開發(fā)能力的用戶，他們需要付費購買開源軟件的商業(yè)版來使用。

另一種是云上托管。如今很多企業(yè)將數(shù)據(jù)計算在云上進行，在用某個軟件處理大數(shù)據(jù)、AI計算的任務(wù)時他可以把開源工具下載下來在云上部署，這種方式下公司必須自己雇用工程師對這一流程進行調(diào)優(yōu)，需要承擔較高的人力成本。但也可以直接從云上使用開源公司部署的軟件，這種做法用戶需要承擔的成本較低，也更方便省事。

目前開源云托管是最好的商業(yè)模式，在美國已經(jīng)運用相對成熟。相信在中國也將有越來越多的用戶接受這一模式。

OneFlow用起來不僅是快，下一步打通易用性

OneFlow選擇自上向下占領(lǐng)市場，占據(jù)技術(shù)制高點，從高效性向易用性和完備性延伸。以高效性作為突破口，切入市場打破競爭格局。

目前，用OneFlow訓(xùn)練比其他框架快的口碑已經(jīng)在業(yè)內(nèi)傳開。一個數(shù)據(jù)是，OneFlowv0.2.0實現(xiàn)了多達17個性能優(yōu)化，使得CNN和BERT的自動混合精度（AMP）訓(xùn)練速度大幅提升，不僅遠超其他各個主要框架的官方實現(xiàn)，同時也超過了NVIDIA深度優(yōu)化過的版本，成為在主流旗艦顯卡（V100 16G）上訓(xùn)練ResNet50-v1.5和BERT-base模型最快的框架。OneFlow ResNet50-v1.5 AMP單卡比NVIDIA深度優(yōu)化過的PyTorch快80%，比TensorFlow2.3快35%。

袁進輝表示，我們即將發(fā)布新的版本，將重點提升軟件的易用性體驗,首先在單卡代碼上保證和PyTorch的體驗一致，而同時在多卡場景下推出了全新的接口設(shè)計，將給用戶帶來革命性的開發(fā)體驗。相信這個版本的發(fā)布將極大地帶動開發(fā)者群體，擴大OneFlow的使用數(shù)量和應(yīng)用范圍。

在鋪設(shè)高效性和易用性之后，OneFlow還將打造完備性，從而形成自上而下、三位一體的布局。袁進輝有信心，在不久的將來和TensorFlow、PyTorch是三分天下的市場格局。

AI軟件生態(tài)，OneFlow需當此重任

在移動端，開源的安卓系統(tǒng)形成強大的生態(tài)而成功。深度學(xué)習(xí)框架就像AI的操作系統(tǒng)一樣，它是模型算法和硬件資源之間的接口，是AI系統(tǒng)資源的管理者，實現(xiàn)對底層硬件資源的調(diào)度，讓開發(fā)者無需關(guān)心實現(xiàn)細節(jié)。

袁進輝認為，生態(tài)建設(shè)就是0和1的問題，OneFlow必然建設(shè)強大的生態(tài)才能實現(xiàn)更多的可能，取得最終的成功。

目前，OneFlow的硬核創(chuàng)新在核心AI開發(fā)圈樹立了口碑，得到全球框架專家的高度認可，國內(nèi)外深度學(xué)習(xí)框架產(chǎn)品已在積極跟進OneFlow所開創(chuàng)的設(shè)計理念。一流科技已與北京智源人工智能研究院、粵港澳大灣區(qū)數(shù)字經(jīng)濟研究院、之江實驗室、中關(guān)村智用人工智能研究院等頂尖AI科研院所開展深度合作。同時，聯(lián)合芯片、云廠商等上下游企業(yè)加強配合，已與寒武紀、燧原科技等推進超大模型訓(xùn)練方案。下一步將推動與更多芯片廠商和廣大開發(fā)者的合作，打造AI平臺的繁榮生態(tài)。

開源生態(tài)已經(jīng)得到國家層面的重視，“開源”寫進了今年的十四五規(guī)劃，而開源將是中國占領(lǐng)科技高地的機會。例如硬件方面現(xiàn)在大力發(fā)展的RISC-V開源指令集架構(gòu)，軟件方面OneFlow做為中國的深度學(xué)習(xí)框架，也將借助開源的力量進一步壯大其AI生態(tài)。

基于深度學(xué)習(xí)的軟件2.0時代將打開30萬億美元的市場，袁進輝表示，中國擁有大量的基礎(chǔ)軟件人才，積累了豐富的AI應(yīng)用場景，OneFlow有機會在這個AI時代乘風而行。

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