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软件工程与项目管理
Software Engineering & Project Management

一个良好的深度学习框架应具有对这些模型的支持，简化相关模型的编写。
第五，计算效率。训练耗时长是大型深度学习模型的主要缺点之一，训练
耗时长不仅增加了训练花费，并且增加了调试和开发的难度。在大模型盛行的当
下，训练时长也在不断增加。因此，如何提高框架计算效率、降低运算时间，如
何对线性代数计算进行优化和提高编译器性能，成为了深度学习框架未来的重要

研究方向。
从深度学习框架的发展历程与当前使用情况来看，呈现以下三个特点。第一，
深度学习框架处于快速发展阶段。目前，全球范围内深度学习框架主要由科技巨

头公司推出，美国公司产品推出较早，近年来中国公司也纷纷推出了自研框架加
入竞争。不仅框架数量不断增加，各个框架自身也在快速迭代，版本和功能不断
更新。与此同时，受市场欢迎的框架不断改变，一段时间内一个框架就可能从成
功走向衰落，被新框架取代。因此，随着深度学习应用的进一步扩大，深度学习
框架未来将迎来更加激烈的竞争和发展。第二，新框架后发优势明显。从深度学

习框架的流行趋势中可以发现，较早推出的框架虽然拥有更多的模型积累、广泛
的用户使用、更成熟的社区环境等先发优势，但新框架仍能快速吸引用户，抢占
市场。这是由于新框架从旧框架的不足中吸取经验，更好地适应深度学习发展的

需要，而这些缺点往往需要框架从底层设计中进行改正。因此，新推出的框架有
着精准解决用户痛点的后发优势。第三，深度学习框架的竞争已超出公司层面。
随着深度学习在工业界应用越发深入，对经济和产业发展的影响也越大，深度学
习框架作为深度学习的“操作系统”，其发展也影响着国家科技经济的发展，对
经济高质量发展和经济转型具有重要意义。当前，全球深度学习领域仍以美国公

司的框架与硬件为主。在全球竞争更加激烈的背景下，中国的深度学习产业也面
临着风险。只有发展中国自己的深度学习框架及计算芯片才能有效降低风险，对
于深度学习使用者来说掌握一门中国深度学习框架也应成为必备技能。

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