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华为开源深度学习框架MindSpore背后的商业野心

添加56字节, 2021年3月6日 (六) 10:38

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最近华为开源了深度学习框架MindSpore，一时成为了热点。我之前也点评了很多微软、Google、腾讯等厂商的框架，有些点评文章还被官方社区收录，今天为大家解析下MindSpore。最近华为开源了深度学习框架[[MindSpore]]，一时成为了热点。我之前也点评了很多微软、Google、腾讯等厂商的框架，有些点评文章还被官方社区收录，今天为大家解析下MindSpore。

首先阐明下我个人的观点，华为开源深度学习框架，从技术角度没有太大新意，从生态角度已经初显华为的庞大商业野心。

'''01 生态>商业模式>技术'''

首先在今天这个人工智能商业竞争的格局下，单谈任何一个技术的点的领先性都是没有太大意义的，因为头部玩家之间不会有技术代差，比如Google做一个TensorFlow框架，在一个相同任务下不会比Facebook出的Torch快100倍，可能相互最多是几倍的差距，这叫做没有技术代差。但是技术是竞争状态能维持的根基。首先在今天这个人工智能商业竞争的格局下，单谈任何一个技术的点的领先性都是没有太大意义的，因为头部玩家之间不会有技术代差，比如Google做一个[[TensorFlow]]框架，在一个相同任务下不会比Facebook出的Torch快100倍，可能相互最多是几倍的差距，这叫做没有技术代差。但是技术是竞争状态能维持的根基。

而商业模式的好坏会超越技术对于市场的影响，比如A框架比B框架快两倍，但是B框架做的产品比A便宜3倍，最终市场依旧会选择B。（这里举的是个最直白的例子，可能不恰当）

[[文件:MindSpore01.png]]

国外市场，我最看好Google，Google有大量的用户的搜索数据，有联邦学习可以做数据层面交换。计算力方面有TensorFlow框架和TPU作保证。在端这边有Android操作系统，应该是目前阶段最成功的终端操作系统。但是Google受限于某些原因，在中国玩不转。国外市场，我最看好Google，Google有大量的用户的搜索数据，有联邦学习可以做数据层面交换。计算力方面有[[TensorFlow]]框架和[[TPU]]作保证。在端这边有[[Android]]操作系统，应该是目前阶段最成功的终端操作系统。但是Google受限于某些原因，在中国玩不转。

所以在中国这个生态下，主要玩家是华为+BAT，我个人暂时看好华为。

'''03 解析下MindSpore'''

~~因为我对于底层技术不太了解哈，简单可以通过MindSpore的架构介绍下技术细节。~~因为我对于底层技术不太了解哈，简单可以通过[[MindSpore]]的架构介绍下技术细节。

[[文件:MindSpore03.png]]

不能单纯说MindSpore是一个深度学习框架，应该是基于深度学习的一整套计算框架。在API这层，有多种类型的API，有半自动分布式、手动分布式、时间序列API，这些API可以对接机器学习领域应用最广泛的四个领域，分别是CV、NLP、ASR、Recommendation。不能单纯说[[MindSpore]]是一个深度学习框架，应该是基于深度学习的一整套计算框架。在API这层，有多种类型的API，有半自动分布式、手动分布式、时间序列API，这些API可以对接机器学习领域应用最广泛的四个领域，分别是[[CV]]、[[NLP]]、[[ASR]]、[[Recommendation]]。

在技术点上，支持动态图、自动并行化、自动参数调节、自动微分，这些看上去也不是太新的点。具体MindSpore和TensorFlow、PyTorch这些业内顶级框架的区别，可能在于MindSpore因为后发优势，可以博彩众长，今天通过介绍文档没有看出特别大的技术亮点。在技术点上，支持动态图、自动并行化、自动参数调节、自动微分，这些看上去也不是太新的点。具体[[MindSpore]]和[[TensorFlow]]、[[PyTorch]]这些业内顶级框架的区别，可能在于MindSpore因为后发优势，可以博彩众长，今天通过介绍文档没有看出特别大的技术亮点。

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原文链接：https://blog.csdn.net/buptgshengod/article/details/105205502