过去的几十年时间里，人工智能的发展经历了人工规则、机器学习和深度学习三个典型阶段，以OCR和自然语言处理技术为例，深度学习的通用性优势，使得其效果大幅提升，广泛应用于各行各业。可以说，深度学习框架是智能时代的操作系统。

近日，百度飞桨深度学习平台新增适配比特大陆最新算丰系列AI芯片，两者的成功融合在芯片利用率、性能功耗比等指标上尽显优势，相比传统GPU更适合深度学习推理，成为我国构建自主AI生态的典范。

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国内最完备的开源深度学习平台

2019年，百度将深度学习框架升级为功能完备的产业级开源开放平台，发布Paddle Lite，语音识别SMLTA模型大规模上线，语音合成风格迁移技术 Meitron 模型开始应用，发布语义理解框架 ERNIE，“飞桨”正式上线。

飞桨深度学习框架采用基于编程逻辑的组网范式，对于普通开发者而言更容易上手，符合他们的开发习惯。同时支持声明式和命令式编程，不仅兼容其他开源框架训练的模型，还可以轻松地部署到不同架构的平台设备上。

飞桨源于产业实践，致力于与产业深入融合，提供了领先的深度学习＆机器学习任务开发、训练、部署能力，加速企业从算法研发到产业落地的过程。

目前飞桨在工业、农业、服务业等各行各业中都取得了广泛的应用，服务150多万开发者，有超过6．5万企业用户，在定制化训练平台上发布了16．9万个模型，与合作伙伴一起帮助越来越多的行业完成AI赋能。

总的来说，百度飞桨（PaddlePaddle）集深度学习核心框架、基础模型库、端到端开发套件、工具组件和服务平台于一体，是目前国内自主研发、开源开放、功能最完备的产业级深度学习平台。

比特大陆助力飞桨远航

与百度同为国内人工智能企业先行者的比特大陆是世界上少数几家有能力开发云端人工智能芯片的公司之一，在各种芯片制程标准下均具备领先的设计能力，是世界上少数有能力开发云端人工智能芯片的公司之一，并已成功推出四代人工智能芯片：云端芯片算丰BM1680、算丰BM1682、算丰BM1684，终端芯片BM1880。

近日，比特大陆最新算丰系列AI芯片与百度飞桨（PaddlePaddle）深度学习框架的成功融合。根据百度飞桨与比特大陆兼容性认证书显示，比特大陆的算丰人工智能芯片BM16XX系列，在百度飞桨的轻量化推理引擎Paddle Lite充分兼容，高效稳定运行。

比特大陆最新一代算丰BM1684芯片，聚焦于云端及边缘应用的人工智能推理，采用台积电 12nm 工艺，在典型功耗仅 16 瓦的前提下，INT8 算力可高达 17．6Tops，在 Winograd 卷积加速下，INT8 算力更提升至 35．2Tops，是一颗低功耗、高性能的 SoC 芯片。其算力性能和性能功耗比指标业界领先，超过主流推理GPU，在性能满足视频分析业务需求的前提下，可以实现视频结构化的单路成本最优。

2019年9月17日，在福州城市大脑暨闽东北信息化战略合作发布会上，比特大陆发布了其算丰第三代AI芯片BM1684，该芯片聚焦于云端及边缘应用的人工智能推理，采用台积电12nm工艺，为福州城市大脑基础设施提供算力。

目前，比特大陆已量产发布多款云端BM168X系列和终端BM188X系列AI芯片，可应用于人脸识别、自动驾驶、城市大脑、智能安防、智能医疗等人工智能场景。

通过对比特大陆AI芯片的适配，Paddle Lite不仅可实现对多种硬件平台的兼容，还能够更好地根据用户的实际业务需求进行服务，极大节省模型迁移时间。

国产深度学习框架迎来一轮爆发

在深度学习框架以及AI开源方面深耕多年，百度深谙技术开源之道，飞桨已经具备了兼具灵活和效率的开发机制、工业级应用效果的模型、超大规模分布式训练能力、推理引擎一体化设计以及系统化的服务支持等等特点，解决了诸多实际开发和应用过程中的刚需，为行业赋能，让越来越多的开发者用体会到深度学习框架的便利性。

现阶段，随着深度学习技术不断发展突破，加速与产业融合，持续提升各行各业的商业增值潜力，加速产业智能化。

也正是如此，国内也有越来越多的科技企业加入到深度学习框架、开源平台的战场，就拿华为、旷视来说，近期都做出了不小的举动，国产深度学习框架迎来一轮爆发。