马艳军，于佃海，吴甜，王海峰

百度公司，北京 100085

引言

深度学习已成为最有影响的人工智能关键共性技术。人们在使用深度学习技术进行科学实验或产品研发时，通常都是基于某个深度学习框架开展工作。深度学习框架处于硬件层和应用层之间，不仅支撑人工智能应用的开发，对人工智能芯片的设计也有很大影响，是智能时代的操作系统。因此，业界普遍认为，深度学习框架与人工智能芯片，构成人工智能领域最为核心的两项“基础设施”。目前，基于深度学习的人工智能的应用场景正在极大丰富，并内置到终端和云端，让人工智能技术更快速地普及到各行各业，推动融合创新。在全球人工智能争夺战中，各国都企图占领深度学习框架这一制高点，进而全面把控人工智能生态链，形成新的垄断。因此，发展我国自主的深度学习框架，建立人工智能关键共性技术体系，对于捍卫我国科技安全有重要的战略意义。

深度学习框架最初主要用于深度学习的科研工作，代表性开源深度学习框架包括Theano[1]（2010，蒙特利尔大学）、Caffe[2]（2013，加州大学伯克利分校）等。近年来，国外的大型科技公司开始纷纷布局这一领域并开源，影响力比较大的包括谷歌的TensorFlow[3]（2015）和脸书的 PyTorch[4]（2017）。飞桨[5]（PaddlePaddle）是国内首个也是当前唯一一个功能完备的开源深度学习平台，基于百度在深度学习领域的长期积累自主研发，并在2016年开源。

本文的组织结构如下：引言部分主要介绍深度学习框架意义和国内外现状；……