AI算法框架 头豹词条报告系列

头豹 Leadleo.com 客服电话：400-072-5588 AI算法框架 头头豹豹词词条条报报告告系系列列 常乔雨·头豹分析师 词条目录 号产业链分析 上路分析中游分析下路分析 AI访谈 版权有问题？点此投诉 2023-10-25?来经平台授权，禁止转载 行业: 信息传输、软件和信息技术服务业/软件和信息技术服务业/信息系统集成和物联网技术服务/技术管理集成 信息科技/软件服务 a行业定义 品。行业分类 行业特征 栏发展历程 AI算法框架是一套专为人工 AI算法框架按照变成编程范 Al算法框架具备着开源免 AI算法框架行业 智器算法模型设计，训练 式可以分为声明式AI框渠 费、网络化效应强以及行。 目前已达到4个阶段 Al访谈 Al访谈 Al访谈 Al访谈 行业规模 国政策梳理 C竞争格局 Al算法框架行业规模 AI算法框架行业 中国的A算法框架行业的竞 评级报告1算 相关政策5篇 争格局可以分为三个概队 Al访谈SIZE数据 Al访谈 AI访谈数据图表 摘要AI算法框架为A模型的设计、训练和验证提供了标准接口和工具集，简化了AI算法的开发与部署过程，芯片制程工艺正逐渐向1nM发展，但面临量子隧道效应的挑战和技术瓶颈，尽管核心数量增长受限，但AI算法框架仍是整个产业的核心驱动力，百度在2016年推出的飞浆是中国首个AI算法框架，随后多家公司也发布了自家版本。受益 于AI产业的高速增长，中国AI算法框架市场呈现出迅速扩张的态势，未来预计特继续保持高增长，大模型的开发和国产硬件的进步为国产框架如飞案提供了巨大市场机会，预计到2027年，国产框架市场份额将超过50%。 AI算法框架行业定义[1] AI算法框架是一套专为人工智能算法模型设计、训练和验证而设计的标准接口、特性库和工具包。AI算法框 架整合了法装、数据调用和计兑资源的使用，并为并发者提供了开发界面和执行平台。这一框架转化了复杂的数学和统计学原理为计算图，自动化了神经网络的训练过程，并为多种A应用，如目标分类、语音识别等，提供了高效的实现方法，其目的是简化并加速AI算法的开发与部署，确保算法效果的稳定性和计算的优化。 [1]1:https:/cloud.tenc... 6 2:https://juejin.cn/s/.I6 3:https://blog.csdn... 4:博讯云、信通院、CSDN AI算法框架行业分类[2] AI算法框架按照变成编程范式可以分为声明式AI框架与命令式AI框架， “声明式”的代表架构为 Tensorflow，"命令式的代表架构为PyTorch， 按照编程范式分类 “声明式”核心思想是让开发者专注于定义“做什么”， 而不必详细描述"如何做"。过这种方式，开发者只需声明期望的目标状态或输出。剩下的热行细节则由系统 或专门的底层库自动处理。在AI算法框架领域， 声明式AI框架TensorFlow便是典型的声明式AI框架，其静态计算图 模式要求开发者先建立一个完整的计算流程图，之后再统一执行，而不是像传统的命令式编程那样，每条命令都即时执行。这种方式不仅提高了代码的可读性，还为底层优化提供了更多的可能性， AI算法框架 分类“命令式”特点是明确、细致地描述每一步操作以实现 预期的目标，赋予了开发者对程序流程的完全控制。这也意味着开发者需要具备深入的领域知识并能够有效地处理底层细节，例如，流行的编程语言如PythonJava和C++都主要遵循命令式的编程范式，在人工智 命令式AI框架能框架方面，PyTorch便是命令式范式的杰出代表，与 其他框架不同，PyTorch强调代码的即时执行，这种策 略不仅增强了其直观性，而且在复杂模型的开发和调试中提供了极大的灵活性，总的来说，命令式编程以其明 确性和控制性为许多开发者所青藤，特别是在需要深入 微调或优化的场景中。 [2]1:https://zhuanlan.z... 2:https://cloud.tenc.. 3：博讯云、知乎专栏 AI算法框架行业特征[3] AI算法框架具备开源免费、网络化效应强以及行业集中度高的三大 11开源免费AI算法框架的核心运营模式以开源免费为主 近90%的AI算法框架选择开源，充分借助社区技术升级和资源整合以及增强代码透明度。这一战略不只提 高了其市场信普和竟争边缘，还使研发团队更致力于技术革新，而非简单追求营收。 日网络化效应强 AI算法框架与开发者生态存在互补的正向循环，进而产生强烈的网络效应， A算法框架与开发者生态之间的互动形成了一个正向反馈循环，其中每一个进步都能促进另一个的增长和完善，从而强化了显著的网络效应，并进一步吸引更多的开发者和资源参与，使得整个系统持蓬勃发 展. 3行业集中度高 AI算法框架的行业竞争集中度较高 在Al算法框架领域，竟争格局呈现出高度集中，其中中国市场上，Pytorch、Tensorflow、飞桨及昇思四大 厂商合计掌握超过85%的市场份额。 [3]1:https://www,sohu... 2:http:/news,china... 3:https://finance,sin... 4：新华社、中国网、百度... AI算法框架发展历程[4] AI算法框架的发展历程经历了四个阶段：1984-2010年的萌芽期，神经网络技术受计算能力限制，依赖如 MATLAB和Torch的初代工具，但这些工具使用复杂且不尽完善。2012年，AlexNet的成功开启了2011-2014的 启动期，催生了多种如Caffe、Chainer的早期深度学习框架。2015-2019年的发展期中，何凯明的ResNet在ImageNet上的突破激发了容歌的TensorFlow，Facebook的PyTorch等框架的兴起，为开发者提供了强大的多GPU和分布式训练支持，并展现了声明式和命令式编程的多样性。进入2020至今的深化沉淀期，框架需满足大 规模模型如GPT-3的挑战和多任务需求。当前，深度学习框架正向着编译器优化、AP标准化和数据搬运等方向 深化，以应对AI的未来挑战， 萌芽期－1984~2010 [5 -1984年，Mathwork推出MATLAB，是世上第一款自动控制编程软件。 -2oo2年，RonanCollober等人开发Torch，是一款基于C++和c语音的机器学习编程软件。 在21世纪初，神经网络技术因计算能力同限而未得到广泛应用。尽管有如MATLAB、OpenNN和Torch等初代工具助力，但它们不专为神经网络设计，接口复杂且缺乏GPU优化。开发者经常需要自 行构建基础框架和实现核心功能，增加了机器学习实践的复杂度。 启动期·2011~2014 -2012年，AlexKrizhevsky等人提出深度神经网络AlextNet在ImageNet数据集达到SOTA精度，远 超第二名。 -随着深度神经网络的出现，简化优化A算法流程的各类深度学习框架应运而生，包括2013年的 Caffe,2014年的Theano以及Chainer等。 2012年，AlexKrizhevsky等人推出的深度神经网络模型AlexNet在lmageNet数据集上大放异彩， 远超其他模型，标志着深度神经网络的薪新纪元。这激发了多种早期深度学习框架的出现，如Caffe、Chainer和Theano，它们为开发者提供了方便的工具，创建复杂的模型如CNN、RNN和LSTM，并支持多GPU训练。特别地，不同的框架采用了声明式或命令式编程风格，预示了深度学习 框架的多样发展方向。 发展期·2015~2019 -2015年，何凯明等人提出Resnet,再次突破图像分类在lmageNet数据集的准确率新高， -2015年，谷歌开源TensorFlow,该框架迄今为止仍是机器学习领域最为领先的模型。 -2016年，Meta开源PyTorch，该框架使用了更加流行的PythonAPl。 -2016年，百度发布PaddlePaddle，成为中国第一个自研深度学习框架。 -2017年，微软研究院开源CNTK，同年亚马逊发布MXNet2015年，随若何凯明的ResNet在lmageNet数据集上刷新了纪录，行业内涌现了一系列深度学习框 架。谷歌的TensorFlow。Facebook的Caffe2和PyTorch。微软的CNTK。亚马逊采纳的MXNet，以 及百度的PaddlePaddle，这些框架提供了强大的多GPU和分布式训练支持。其中，TensorFlow和CNTK延续了声明式编程，而PyTorch保持了命令式编程的直观性，经过市场的筛选，TensorFlow和PyTorch逐渐薪露头角，成为主导的AI框架。在这个过程中，深度学习框架关注的核心趋势是支持大 型模型的训练和提高用户体验。 深化期·2020~2023 -2020年华为推出异思MindSpore，在行业应用以及数据安全可信度方面拥有一定突破 -2020年7月，一流科技开源深度学习框架OneFloW， -2021年4月，腾讯宣布开源推理框架TNN。 随着AI的快速演进，深度学习框架正面临前所未有的挑战和机遇。当前，AI算法框架必须应对超大规模模型如GPT-3的需求，同时满足全场最多任务支持和高算力的挑战。考虑到这些需求，华为的MindSpore和旷视的MegEngine等新框架开始涌现，专注于提高效率和可靠性。未来，Al框架的关 键趋势包括基于编译器的算子优化、统一的API标准以及将数据搬运视为核心组件，以迎接AI大模型 时代的挑战。 [4]1:https://blog.csdn..- 2:https:/blog.csdin... 3:https:/cloud.ten... 4:https:/zhuanlan.2...I@ 5:J讯.CSDN,Amazon [5]1:https//zhuanlan.z.. 2:https://blog.csdn... 3:https://blog.csdn.. 4:https://cloud.tenc..| 5：信通院、CSDN，知乎专 AI算法框架产业链分析[6] AI算法框架的产业链结构清晰。上游核心环节主要是基础设施硬件供应商，涵盖了CPU、GPU、数据服务器和AI交换机等为A框架提供底层支持的设备。中游则由提供AI算法框架服务的企业构成。而下游环节主要聚焦于企业级与消费级的终端用户，如AI应用开发者、行业解决方案供应商以及各类A企业和创业公司。 在AI算法框架的产业链上游，由于制程工艺的进步，1nm技术正面临因量子隧道效应带来的技术难题。TSMC和三星虽然正在深入研发超前技术，但1nm以下预估会遭遇技术壁整，同时，受到功耗和性价比的双重制 尽管大学资源丰富，却缺乏集中性，而顶尖研发才华则聚焦于谷歌和Meta等科技巨擎，随若云计算的浪潮，中游市场或将发生重塑，但A算法框架仍是其核心动力，此外，开源策略在巩固市场地位的同时，也催生了技术的迅猛发展。领城如无人写驶和医疗对AI算法框架的需求旺盛，而随技术日新月异，政务和工业领域的应用潜能正 待发掘。 生产制造端 基础设施硬件供应商 上游厂商 上产业链上游 新华三技术有限公司》 深圳市海思半导体有限公司） 华为技术有限公司》 查看全部 产业链上游说明 AI算法框架的产业链上游核心环节之一为基础设施硬件供应商，这包括CPU、GPU、数据服务器、AI 交换机等支撑A框架运行的底层支撑基础设施。 1）决定计算机芯片的计算能力有两大核心因素：芯片工艺与计算核心。芯片的制程工艺：在当前的 技术能力边界，芯片制程工艺的极值为1nm，原因是当品体管的工艺达到1nm时，会产生量子隧穿的效应，导致品体管的电子沸腾不受控制从而导致功能失效；2.芯片的核心数量：随着核心的增加，计算机芯片的性能也会随着增加。但是由于功耗、成本以及计算性价