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人工智能深度学习框架多硬件平台适配技术规范发展报告

EnglishTitle:DevelopmentReportonTechnicalSpecificationsforMulti-HardwarePlatformAdaptationofArtificialIntelligenceDeepLearningFrameworks

摘要

随着人工智能技术的快速发展和行业应用的深入落地，开源深度学习框架如TensorFlow、PyTorch、飞桨（PaddlePaddle）、MindSpore、MegEngine、OneFlow等已成为人工智能应用开发的核心平台。然而，企业在实际应用中面临着深度学习框架与多样化硬件平台适配的复杂挑战，包括技术方案不统一、适配成本高、选型困难等问题。本报告基于《人工智能深度学习框架多硬件平台适配技术规范》的立项背景，系统阐述了该标准制定的目的意义、适用范围及主要技术内容。报告指出，该标准的制定旨在规范深度学习框架适配多硬件平台的技术方案，建立统一的适配指标体系，为企业技术选型提供科学依据，降低研发成本，促进国产软硬件协同创新。通过标准化手段，可有效推动人工智能产业链上下游的协调发展，为构建自主可控的人工智能生态体系奠定技术基础。本报告还深入分析了标准实施对行业发展的积极影响，并展望了未来技术演进方向。

关键词

人工智能；深度学习框架；多硬件适配；技术规范；指标体系；软硬件协同；开源框架

Keywords:ArtificialIntelligence;DeepLearningFramework;Multi-HardwareAdaptation;TechnicalSpecification;IndicatorSystem;Software-HardwareCoordination;Open-SourceFramework

正文

1.目的意义

1.1目的

《人工智能深度学习框架多硬件平台适配技术规范》的核心目的是规定深度学习框架适配多硬件平台的技术方案，并基于不同的适配方案定义深度学习框架与硬件平台适配的指标体系。通过标准化技术路径，该规范旨在解决当前人工智能应用中存在的软硬件适配不一致、评估标准缺失等问题，为企业提供明确的技术指导。

1.2意义

随着人工智能技术逐步面向行业落地，开源深度学习框架如TensorFlow、PyTorch、飞桨（PaddlePaddle）、MindSpore、MegEngine、OneFlow等广泛应用于生产与研究的各个环节，成为AI应用开发的重要平台。然而，企业用户在实际应用中面临着从众多深度学习框架和硬件组合中做出最优选择的困难。不同应用领域对框架和硬件的需求各异，缺乏统一标准导致选型过程复杂且风险较高。

近年来，框架与芯片的适配工作成为热门技术话题。软硬件厂商为提升产品竞争力，投入了大量资源进行适配研发，但行业内存在大量重复性工作，增加了整体研发成本。据统计，部分企业在框架与硬件适配方面的研发投入占总研发预算的30%以上，且由于缺乏标准化指导，部分适配方案难以实现跨平台复用。

对于中小企业而言，若没有统一的多硬件适配标准，难以完成“框架、操作系统、芯片”组合的合理选型，导致技术路线不明确、项目失败率升高。在此背景下，制定本标准具有以下重要意义：

1.指导企业技术选型：通过提供科学的技术方案和评估指标，帮助企业规避框架与硬件平台组合爆炸带来的方向性风险，降低选型失败概率。

2.促进国产软硬件协同：为建立国产人工智能软硬件协同能力提供技术依据，指导人工智能应用、软硬件架构提供商及第三方机构进行评估，培育和推广可控的解决方案。

3.推动产业合作与创新：通过技术方案标准化，促进国内软硬件企业之间的合作，为技术创新提供方向性引导，推动产业链协调发展。

此外，该标准的制定还将为人工智能软硬件适配评测平台的建设提供技术支撑，助力行业实现从技术研发到产业应用的快速转化。

2.范围和主要技术内容

2.1范围

本文件定义了深度学习框架多硬件适配的技术要求，涵盖技术方案与指标体系两个方面。具体而言，技术方案包括训练框架多硬件适配与推理框架多硬件适配两个部分，指标体系包括安装部署、兼容适配、算子支持、模型支持、训练性能、稳定性和易扩展性等。本文件适用于支持推理和训练的深度学习框架，适用于深度学习框架的硬件平台适配能力的评估，并可指导建设人工智能软硬件适配评测平台。

2.2主要技术内容

本文件的技术内容主要包括以下几个方面：

1.技术方案规范：针对训练框架和推理框架的多硬件适配，提出统一的技术路径和实现方法。例如，训练框架适配需支持分布式训练和异构计算，推理框架适配需满足低延迟和高吞吐量的要求。

2.指标体系构建