国产人工智能操作系统 降低大模型训练架构编程门槛

　　除了芯片等硬件，人工智能操作系统也是人工智能领域需要自主可控的核心关键技术。日前，由科技部主办、科技部火炬高技术产业开发中心承办的首届“全国颠覆性技术创新大赛”（以下简称大赛）落下帷幕，经过层层选拔，最终36个优质项目获得本次大赛的最高奖项——优胜奖，其中包括由中国团队自主研发的“人工智能操作系统”。

　　据了解，此次大赛在苏州、成都、青岛3个城市进行领域赛，旨在加强颠覆性技术供给，培育颠覆性创新文化，探索颠覆性技术“发现—遴选—培育”的新机制，重点发现和挖掘一批颠覆性技术方向，来自全国各地重点高校、知名科研院所、行业龙头企业、新兴创新企业的2724个技术项目参与了大赛。

　　在人工智能领域，深度学习框架是基础软件，被称为“AI领域的操作系统”，定位和PC时代的操作系统Windows、移动互联网时代的IOS和安卓类似，是连接数据、算法和算力等人工智能要素的关键一环，其下接芯片，上承应用，所有人工智能的算法及应用都要通过深度学习框架进行训练与部署，其重要性不言而喻。

　　在深度学习框架领域起跑最快的美国，拥有着市场占有率最高的两款产品——谷歌研发的TensorFlow和Meta（原Facebook）研发的PyTorch，几乎形成垄断之势。与此同时，亚马逊、微软等国际科技巨头也都在自行研发同类产品。我国在“十四五”规划中，将“深度学习框架”列入“新一代人工智能”板块，成为国家重点支持的前沿创新技术。国内百度、华为、旷视等企业也推出了深度学习框架。

　　据了解，深度学习框架有3个重要维度：完备性、易用性、高效性。现有深度学习框架在解决完备性和易用性上已经十分成熟，因此高效性就成为国产框架瞄准的突破点。此次获得优胜奖的“人工智能操作系统”是来自北京一流科技的OneFlow分布式深度学习框架，其特点就在于高效性。它首创了静态调度与流式执行架构，解决了分布式深度学习面临的“网络墙”难题，同时，“基于全局性视角”的分布式编程接口，让普通工程师也能快速训练部署大模型，从而使更多的企业具备了深度挖掘自身数据资产的能力，降低了大模型训练架构的编程门槛，让大模型快速落地成为可能。

　　据了解，目前该深度学习框架作为中国团队自主研发的基础软件，已形成纯国产化AI模型训练部署解决方案。未来，还将推出专门适配新兴硬件的标准化模块。