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2022年6月
一、 开启产业赋能黄金十年............................................................................. 2
(一)人工智能处于工程化应用历史性机遇期..............................................................2
(二) 深挖深度学习技术潜力是发展主旋律,规模化应用面临多元挑战........................3
(三) 平台化生态布局成为业界共识 ..........................................................................4
(四) 深度学习平台展现驱动产业赋能升级的巨大潜力 ...............................................5
二、 深度学习平台体系架构............................................................................. 6
(一) 深度学习平台三要素体系.................................................................................6
(二) 深度学习平台核心作用 ....................................................................................7
三、 深度学习平台的技术创新重点 ................................................................. 8
(一)开源开发框架,深度学习平台的基础核心 ..........................................................8
1. 动静统一的编程范式大幅提升算法开发效率 ...................................................8
2. 大规模分布式训练技术有效提升巨型模型研发的承载能力 ..............................9
3. 统一的高速推理引擎满足端边云多场景大规模部署应用 ..................................9
4. 标准化的软硬件协同适配技术是打造国产化应用赋能的关键 ..........................10
(二)模型库建设,算法创新、沉淀与集成管理是快速赋能关键 ..................................11
(三)工具平台完善,覆盖数据处理、模型训练和推理部署全周期 .................................12
(四)专业领域延伸,围绕科学发现与量子智能持续探索 ............................................13
四、 深度学习平台的产业生态与应用路径 .................................................... 14
(一)我国开发框架在市场与生态方面持续发力 .........................................................14
(二)多类生态建设共同促进深度学习平台繁荣发展...................................................16
1. 研究创新生态是平台保持可持续竞争力的关键...............................................17
2. 算力与算法协同的开发者生态是平台发展基础 ..............................................17
(三)多类平台化模式形态显现,大幅降低开发难度与创新成本 ..................................18
(四)平台应用广泛开展,价值规律初步体现.............................................................19
五、 总结与展望 ...............................................................................................23
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