中国AI的壮大！数日内，多款国产深度学习框架扎堆开源
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Cloud hin，寓意以“云计算助力科技发展”
Cloud hin的品牌目标是“解决计算的问题”，品牌定位是“让专业的计算机装备为无限的计算潜能服务”。
国产深度学习框架阵容不断扩充，使中国的人工智能开发工具可以在国际上与谷歌的TensorFlow、Facebook的PyTorch对垒，相比国外的框架和平台，诞生于中国应用场景的深度学习框架与中国产业转型更适配，有望让更多中国的企业更快捷的获得AI研发能力。
计图（Jittor）：
清华官网介绍，计图是一个完全基于动态编译（Just-in-time）,内部使用创新的元算子和统一计算图的深度学习框架，元算子和Numpy一样易于使用，并且超越Numpy能够实现更复杂更高效的操作。而统一计算图则是融合了静态计算图和动态计算图的诸多优点，在易于使用的同时，提供高性能的优化。
华为官方介绍，其是最佳匹配昇腾AI处理器算力的全场景深度学习框架，也支持GPU、CPU等其它处理器。原生适应每个场景包括端、边缘和云，并能够在按需协同的基础上，通过实现AI算法即代码，使开发态变得更加友好，显著减少模型开发时间，降低模型开发门槛。为数据科学家和算法工程师提供设计友好、运行高效的开发体验，推动人工智能软硬件应用生态繁荣发展。
没记错的话，上一次国产框架开源，还是 2016年，百度开源了PaddlePaddle飞桨。
当前人工智能产业，显著特征为AI技术基本上以单点算法突破为主，在如人脸识别、语音识别等细分小领域有所突破。
厂商层面来看，都是互联网巨头和几家独角兽企业的在支撑着，是不折不扣的少数人的游戏。
业界公认人工智能要迈进下一阶段，AI在架构上需要建立灵活高效的完整系统，而不是一个个孤立的单点算法。
而打造更好用的开源开放平台，打破算法不能规模化定制的桎梏，解决研发重复投入，是一个切实可行的办法。
深度学习开源框架，这些年国际主流中，TensorFlow、Pytorch等寥寥几家占据前位，余下即使是国际大厂，也显得边缘化。
新加入开源阵营的框架，如果没两把独特的“刷子”，估计是很难立足。
不过，新基建大形势之下，人工智能产业必会迎来迅速发展，头部企业构建自己的开源深度学习生态，也是势在必行。
对于广大的AI开发者来说，如果是初学、或者是身处传统行业期望探索实践，目前最佳首选可能还是TensorFlow等主流，但是国内院校或者头部企业的开源框架，对于在国内一些实际场景应用把握得会更精准，且在中文文档、中文教程以及中文模型配套上可能更具特色。
上手试一试，作为一个多出的补充，也是一个不错的选择。
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