百度AI开发者大会：PaddlePaddle“光速迭代”3.0全新概念揭晓

　　7月4日，在百度AI开发者大会（Baidu Create 2018）上，百度大脑宣布升级至3.0版本。同时，王海峰正式公布PaddlePaddle3.0，包括完整的核心框架，以及AI Studio、AutoDL、EasyDL等可以让开发者平等便捷获取顶尖AI能力的组件。在下午的百度大脑论坛上，百度AI技术生态部总经理喻友平详细解读了PaddlePaddle3.0的全新升级。

　　近年来，人工智能发展如同坐上加速器，从应用到理论全面更新，而这一进步离不开来自算法层面的深度学习技术加持。深度学习技术的重大飞跃，将为人工智能发展带来全新高度。百度自主研发的深度学习框架PaddlePaddle自2016年开源以来，已经成为全球发展热度(Github Pull Request数量)增速最高的开源深度学习平台。去年，为满足开发者的灵活性需求，百度发布更细粒度的新一代深度学习框架——PaddlePaddle Fluid，其灵活、易用的特点，深受中国开发者青睐。

　　全新亮相的PaddlePaddle 3.0由核心框架PaddlePaddle Fluid、PaddlePaddle Serving、PaddlePaddle Mobile，以及零门槛的快速应用平台EasyDL、AutoDL网络平台自动化设计以及AI Studio在线实训平台组成。

　　PaddlePaddle Fluid包括训练与预测两部分。在训练部分，PaddlePaddle Fluid可以通过支持提供丰富的满足常见主流模型搭建需求的API，支持广泛的模型搭建，并开放了部分训练好的常用模型。训练Runtime可以满足各类型的模型训练需求，支持CPU/GPU多种硬件、多卡、多线程训练、分布式同步、异步训练Kubernetes等集群。

　　在预测部分，PaddlePaddle Serving可灵活适配多种预测引擎，具有原生引擎，快速可用的特点，并能兼容业内主流预测引擎TensorRT等特点。PaddlePaddle Serving可分为三大层次，顶层为预测API，中层可支撑原生引擎、TensorRT 、Anakin以及其他引擎，底层则兼容Nvidia、Intel。值得一提的是，Anakin是百度完全自主研发的深度学习预测引擎，基于百度与各家服务器、芯片厂家深度合作得出的预测加速经验打造而成，性能强大。

　　PaddlePaddle Mobile集成百度移动端预测的实践经验，提供多平台支持，在工程实现支持及底层算法模型压缩的基础上，通过CPU、mall GPU等硬件加速，作用于DuerOS、百度APP、百度网盘APP等移动端场景。PaddlePaddle Mobile现已支持CPU、Mali GPU等平台，以及图像、人脸、OCR等模型。值得一提的是，它的体积极小，最小仅300K。

　　除了核心框架的升级，PaddlePaddle3.0还包括三大组件：EasyDL、AutoDL以及AI Studio。EasyDL可以帮助开发者零算法基础训练业务定制模型，操作可视化，无需懂深度学习，即便是零AI基础也可以在10分钟内训练出深度学习模型。

　　AI studio是集成“数据、算法、算力”的PaddlePaddle实训平台，具有云端集成、简单易用、运行高效和资源免费的特点，可一站式满足使用者学习、技术进阶、学术研究需求，帮助深度学习开发者快速掌握技术能力，覆盖从入门到进阶，不同水平阶段的开发者。

　　技术为应用服务，PaddlePaddle在实际应用上也进行了全新升级。根据团队能力和问题复杂程度，PaddlePaddle应用方案可分为快速应用方案、开源框架方案、商业解决方案。快速应用方案适应于问题清晰、数据规模较小的需求，比如利用EasyDL；开源框架方案适合问题复杂，且有算法工程师团队的情况，比如通过PaddlePaddle及开源社区；商业解决方案适合问题复杂，需要完整商业解决方案的情况，可通过百度云-Infinite（PaddlePaddle Cloud）、一体机等解决。

　　为了更好的帮助开发者学习深度学习，PaddlePaddle建立了覆盖线上、线下的全套课程及培训。PaddlePaddle公开课拥有10大系列、400节课程、累计学习时间3000分钟的在线课程体系，可以覆盖开发者的学习全阶段。线下有面向高校教师的新工科产学研联盟深度学习师资培训班，以及面向有一定基础的深度学习爱好者、开发者的百度AI开发者实战营-PaddlePaddle训练营。现场，喻友平还展示了全新PaddlePaddle教材，为开发者学习之路“领航”。

　　自2018年3月以来，百度PaddlePaddle积极举办相关赛事，吸引众多年轻开发者、开发团队“一试身手”，并通过比赛发掘了不少人工智能领域的“明日之星”。分论坛上，喻友平正式宣布百度之星开发者大赛将如期回归。此外还有基于PaddlePaddle的中国高校计算机大赛人工智能创意赛、KG-知识抽取赛、交通预测赛、无人车系列大赛，以及商家招牌的分类与检测、人工智能加速器应用与设计等大数据比赛也在火热进行中。

　　从架构上看，PaddlePaddle 3.0的易用性和实用性更为突出，降低入门难度以及对开发者的培养计划也为PaddlePaddle 3.0赢得众多好评。对于处于需求缺口大、人才成长快的国内深度学习行业来说，PaddlePaddle植根于中国国情，也是最符合中国开发者需要的深度学习框架，将为开发者学习和应用深度学习提供有力支持。