12家硬件厂商发布飞桨生态发行版 软硬一体协同发展
11月30日，由深度学习技术及应用国家工程研究中心主办、百度飞桨承办的wave summit+2022深度学习开发者峰会如期举行。峰会上，百度ai技术生态总经理马艳军发布了飞桨深度学习平台的最新技术和生态进展，全新发布飞桨开源框架2.4版本，带来业界首个端到端大模型开发套件paddlefleetx，联合12家硬件生态伙伴发布飞桨生态发行版，ai studio学习与实训社区升级推出企业实训和生态异构算力中心等等。这一系列举措标志着飞桨持续夯实ai技术基座，不断深入产业融合创新。
图：百度ai技术生态总经理马艳军分享飞桨平台最新发布
飞桨开源框架2.4版发布，以底层技术创新持续优化性能表现
此次飞桨升级的2.4版本，框架开发更加灵活便捷，大规模模型分布式训练持续领先，并实现了全场景高性能推理部署。
开发方面，飞桨开源框架2.4版本针对稀疏计算、图学习等重要场景新增160多个api，并且api开发门槛和成本大幅降低，使此次新增的api中有1/3来自生态开发者的贡献。针对ai for science场景需求，2.4版实现了通用的高阶自动微分功能，更好地支持科学计算相关应用。同时，飞桨全面提升了核心动转静技术的可扩展性和部署灵活性，新模型动转静成功率达92%，充分发挥动态图和静态图各自优势。
训练方面，2.4版全新升级，推出了基于gpu的超大规模图模型训练引擎pglbox，在业内率先实现了可同时支持复杂算法、超大图、超大离散模型的一体化图学习方案。另外，飞桨的集合通信分布式训练性能也做到了极致优化，为大模型训练提供了全面丰富的分布式训练性能优化体系，基于此，飞桨今年连续两次获得国际权威的ai训练基准测试mlperf training榜单第一。
作为ai实现产业落地的“最后一公里”，模型的推理部署过程十分关键。首先对于大模型的推理，飞桨开源框架2.4版支持自适应模型切分和分布式推理等功能，依托飞桨框架动转静能力，可实现自动深度融合及高性能优化，全面支撑大模型应用落地。同时为了从根本上解决ai应用落地面临的场景碎片化、开发成本高、推理速度慢三大难题，飞桨全场景高性能ai部署工具fastdeploy，一站式满足端、边、云多场景，多框架与多硬件的部署需求，不仅api设计统一，简单易用，而且还支持自动化压缩与高性能推理引擎深度联动，可充分发挥软硬一体融合优势，拥有业内领先的推理性能，为ai产业应用落地提供最优解。
持续降低应用门槛，加速ai应用落地
大模型的应用可以降低ai应用的门槛，但大模型开发、训练、推理部署过程仍具有很大的挑战。为了更好地支撑大模型应用落地，飞桨全新发布端到端大模型开发套件paddlefleetx。paddlefleetx无缝对接飞桨并行策略并支持定制化组合，可以扩展支持更多类型的大模型，开发者可以根据模型结构的特点自行选择并行策略组合，并且支持gpu/npu/dcu等多硬件平台的多云环境的训练调试。同时，paddlefleetx还支持自适应分布式推理技术，真正做到了分布式策略的训推一体，大可支持超大模型的服务化部署，小可协同训压推结合的丰富小型化策略，实现端侧轻量化部署。
此次峰会上，飞桨产业级开源模型库开源算法新增至600个以上，覆盖视觉、自然语言、时序建模等主流任务场景;经过产业实践打磨的精度与性能平衡pp系列特色模型新增至42个;飞桨产业实践范例增至68个，覆盖金融、工业、交通、互联网、安防、教育等十个重点行业场景;发布飞桨产业级模型库一站式入口，聚合模型知识与工具集，打通模型选择、快速体验、模型开发与使用、模型部署全流程。飞桨从产业模型开源、范例参考等方面蓄力，为企业应用ai技术提供便利支持，共同解决产业痛点难点。
携手各领域生态伙伴共创共享，共同打造繁荣飞桨ai生态
推动人工智能在产业中落地应用，离不开与硬件生态伙伴的携手前行。今年5月，飞桨联合硬件生态伙伴发布“硬件生态共创计划”，在联合研发、资源共享、联合授权、培训赋能等多个维度全面合作。截至11月，飞桨“硬件生态共创计划”成员已经从13家增加至28家。同时，飞桨携手英伟达、arm、寒武纪、昆仑芯、天数智芯、graphcore、燧原等12家厂商联合发布了飞桨生态发行版，在为开发者提供更好的软硬一体化体验的同时，携手共建繁荣硬件生态。
为进一步加速ai产业智能化升级，飞桨深入产业场景，联合国家能源集团、中国工商银行、中国联通、中国石油、中国铁道科学研究院、中国移动、中国一汽等行业龙头企业，发布产业实践范例征集计划，链接企业与开发者，解决各行业实际产业场景中的关键问题，助力ai产业落地。
飞桨建设的ai studio学习与实训社区致力于让ai学习和应用更简单，目前也已成为国内最大的ai开发者社区。本次峰会上，ai studio升级新增两大板块：企业实训和生态异构算力中心。
企业实训为企业应用深度学习提供了实训阵地。截至目前，飞桨已与20余家知名企业联合举办赛事，共同探索ai应用方案，培养ai人才。长期以来，ai studio为广大开发者提供了包括cpu和gpu的丰富算力资源，又接入了曙光dcu算力，为开发者提供线上体验中心，为硬件基础设施提供便捷的体验环境，生态异构算力中心欢迎更多硬件厂商入驻。
源于产业实践的百度飞桨深度学习开源开放平台，是百度践行融合创新、降低门槛的ai大生产平台。未来，随着深度学习核心技术的持续深耕，飞桨将更好地支撑ai与大模型落地应用，不断建设更加繁荣的ai生态，推动产业加速实现智能化升级，让ai惠及千行百业。
GaN MEMS/NEMS应变调控谐振器研究
如何通过STM32的定时器输出PWM？
科创板方邦股份董事刘西山介绍、履历信息
电源输入保护技术详解
防护织物合成血液穿透测试仪的用途以及原理的介绍
12家硬件厂商发布飞桨生态发行版 软硬一体协同发展
华为车载智慧屏外观曝光：搭载鸿蒙系统
环形超声波马达与微型超声波马达之间的区别是什么
2019年对AMD来说是个极其重要的年份
Matter标准如何加速智能家居应用落地
Zigbee无线通信模块的特点和应用场景
隐藏结构体成员的方法与问题
(TOSHIBA)东芝光耦:SOP16封装
回收宝宣布iPhone 12补贴价为4567元！
MicroLED离我们还有多远？问问三星和苹果
瑞萨电子推出业内首款25 Gbps直调激光二极管RV2X6376A系列，支持4.9G和5G LTE基站
单相电能表在南非配电柜项目中的应用
基于ZigBee的自愈自组网可以如何应用
射频连接器选用要求，射频连接器选用注意事项
Oppo A31将于下周在印度推出
图：百度ai技术生态总经理马艳军分享飞桨平台最新发布
飞桨开源框架2.4版发布，以底层技术创新持续优化性能表现
此次飞桨升级的2.4版本，框架开发更加灵活便捷，大规模模型分布式训练持续领先，并实现了全场景高性能推理部署。
开发方面，飞桨开源框架2.4版本针对稀疏计算、图学习等重要场景新增160多个api，并且api开发门槛和成本大幅降低，使此次新增的api中有1/3来自生态开发者的贡献。针对ai for science场景需求，2.4版实现了通用的高阶自动微分功能，更好地支持科学计算相关应用。同时，飞桨全面提升了核心动转静技术的可扩展性和部署灵活性，新模型动转静成功率达92%，充分发挥动态图和静态图各自优势。
训练方面，2.4版全新升级，推出了基于gpu的超大规模图模型训练引擎pglbox，在业内率先实现了可同时支持复杂算法、超大图、超大离散模型的一体化图学习方案。另外，飞桨的集合通信分布式训练性能也做到了极致优化，为大模型训练提供了全面丰富的分布式训练性能优化体系，基于此，飞桨今年连续两次获得国际权威的ai训练基准测试mlperf training榜单第一。
作为ai实现产业落地的“最后一公里”，模型的推理部署过程十分关键。首先对于大模型的推理，飞桨开源框架2.4版支持自适应模型切分和分布式推理等功能，依托飞桨框架动转静能力，可实现自动深度融合及高性能优化，全面支撑大模型应用落地。同时为了从根本上解决ai应用落地面临的场景碎片化、开发成本高、推理速度慢三大难题，飞桨全场景高性能ai部署工具fastdeploy，一站式满足端、边、云多场景，多框架与多硬件的部署需求，不仅api设计统一，简单易用，而且还支持自动化压缩与高性能推理引擎深度联动，可充分发挥软硬一体融合优势，拥有业内领先的推理性能，为ai产业应用落地提供最优解。
持续降低应用门槛，加速ai应用落地
大模型的应用可以降低ai应用的门槛，但大模型开发、训练、推理部署过程仍具有很大的挑战。为了更好地支撑大模型应用落地，飞桨全新发布端到端大模型开发套件paddlefleetx。paddlefleetx无缝对接飞桨并行策略并支持定制化组合，可以扩展支持更多类型的大模型，开发者可以根据模型结构的特点自行选择并行策略组合，并且支持gpu/npu/dcu等多硬件平台的多云环境的训练调试。同时，paddlefleetx还支持自适应分布式推理技术，真正做到了分布式策略的训推一体，大可支持超大模型的服务化部署，小可协同训压推结合的丰富小型化策略，实现端侧轻量化部署。
此次峰会上，飞桨产业级开源模型库开源算法新增至600个以上，覆盖视觉、自然语言、时序建模等主流任务场景;经过产业实践打磨的精度与性能平衡pp系列特色模型新增至42个;飞桨产业实践范例增至68个，覆盖金融、工业、交通、互联网、安防、教育等十个重点行业场景;发布飞桨产业级模型库一站式入口，聚合模型知识与工具集，打通模型选择、快速体验、模型开发与使用、模型部署全流程。飞桨从产业模型开源、范例参考等方面蓄力，为企业应用ai技术提供便利支持，共同解决产业痛点难点。
携手各领域生态伙伴共创共享，共同打造繁荣飞桨ai生态
推动人工智能在产业中落地应用，离不开与硬件生态伙伴的携手前行。今年5月，飞桨联合硬件生态伙伴发布“硬件生态共创计划”，在联合研发、资源共享、联合授权、培训赋能等多个维度全面合作。截至11月，飞桨“硬件生态共创计划”成员已经从13家增加至28家。同时，飞桨携手英伟达、arm、寒武纪、昆仑芯、天数智芯、graphcore、燧原等12家厂商联合发布了飞桨生态发行版，在为开发者提供更好的软硬一体化体验的同时，携手共建繁荣硬件生态。
为进一步加速ai产业智能化升级，飞桨深入产业场景，联合国家能源集团、中国工商银行、中国联通、中国石油、中国铁道科学研究院、中国移动、中国一汽等行业龙头企业，发布产业实践范例征集计划，链接企业与开发者，解决各行业实际产业场景中的关键问题，助力ai产业落地。
飞桨建设的ai studio学习与实训社区致力于让ai学习和应用更简单，目前也已成为国内最大的ai开发者社区。本次峰会上，ai studio升级新增两大板块：企业实训和生态异构算力中心。
企业实训为企业应用深度学习提供了实训阵地。截至目前，飞桨已与20余家知名企业联合举办赛事，共同探索ai应用方案，培养ai人才。长期以来，ai studio为广大开发者提供了包括cpu和gpu的丰富算力资源，又接入了曙光dcu算力，为开发者提供线上体验中心，为硬件基础设施提供便捷的体验环境，生态异构算力中心欢迎更多硬件厂商入驻。
源于产业实践的百度飞桨深度学习开源开放平台，是百度践行融合创新、降低门槛的ai大生产平台。未来，随着深度学习核心技术的持续深耕，飞桨将更好地支撑ai与大模型落地应用，不断建设更加繁荣的ai生态，推动产业加速实现智能化升级，让ai惠及千行百业。
GaN MEMS/NEMS应变调控谐振器研究
如何通过STM32的定时器输出PWM？
科创板方邦股份董事刘西山介绍、履历信息
电源输入保护技术详解
防护织物合成血液穿透测试仪的用途以及原理的介绍
12家硬件厂商发布飞桨生态发行版 软硬一体协同发展
华为车载智慧屏外观曝光：搭载鸿蒙系统
环形超声波马达与微型超声波马达之间的区别是什么
2019年对AMD来说是个极其重要的年份
Matter标准如何加速智能家居应用落地
Zigbee无线通信模块的特点和应用场景
隐藏结构体成员的方法与问题
(TOSHIBA)东芝光耦:SOP16封装
回收宝宣布iPhone 12补贴价为4567元！
MicroLED离我们还有多远？问问三星和苹果
瑞萨电子推出业内首款25 Gbps直调激光二极管RV2X6376A系列，支持4.9G和5G LTE基站
单相电能表在南非配电柜项目中的应用
基于ZigBee的自愈自组网可以如何应用
射频连接器选用要求，射频连接器选用注意事项
Oppo A31将于下周在印度推出