12月12日，由深度学习技术及利用国家工程实验室主办的WAVE SUMMIT+ 2021深度学习开发者峰会在上海召开。此次峰会，最让开发者惊艳的是飞桨开源框架v2.2的重磅公布。百度深度学习技术平台部高级总监马艳军与百度AI产品研发部总监忻舟，就飞桨新版本个性与落地部署利用做了详尽解读，框架核心技术继续当先，落地部署升高利用门槛，飞桨正在为解决AI落地产业提供全新的答案。
践行交融翻新，飞桨核心技术继续积攒与冲破
峰会现场，马艳军示意，飞桨作为中国首个自主研发、功能丰富、开源凋谢的产业级深度学习平台，核心技术继续积攒与冲破，全新公布的开源框架2.2版本，波及深度学习开发、训练、文本工作极致优化、硬件高效适配、低门槛推理部署等多方面创新性技术，赋能开发者，为产业利用和前沿摸索提供技术源能源。
开发方面
飞桨提供丰盛的API，反对开发者便捷、高效地开发深度学习模型。飞桨框架v2.2的API更加丰盛、高效并保持良好的兼容性，有针对性地丰盛了100多个API，可反对更宽泛模型开发，尤其针对科学计算的模型利用，减少了傅里叶变换、Jacobian/Hessian/VJP/JVP等一系列API，反对量子计算、生命科学、计算流体力学、分子动力学等利用，助力前沿技术摸索。
训练方面
全新公布端到端自适应大规模分布式训练技术。针对不同的模型和硬件，形象成对立的分布式计算视图和资源视图，并通过硬件感知切分和映射性能及端到端的代价模型，搜寻出最优的模型切分和硬件组合策略，将模型参数、梯度、优化器状态依照最优策略调配到不同的计算卡上，达到节俭存储、负载平衡、晋升训练性能的目标。
基于全新的端到端自适应大规模分布式训练技术，百度飞桨在鹏城云脑II集群上采纳自适应优化，训练速度达到优化前2.1倍。而近期公布的寰球首个常识加强千亿大模型鹏城-百度·文心，也是基于端到端自适应大规模分布式训练技术。
文本工作方面
从文本处理、训练、解码到部署进行全面减速。降级对字符串张量的反对，为开发者提供端到端文本工作开发体验。在预训练模型方面，针对Transformer Encoder的网络结构实现了极致的性能优化，并通过自定义算子性能，交融了NVIDIA FasterTransformer的高性能算子。基于这些优化，框架针对预训练模型造成了训推一体全流程开发体验，让部署代码节俭94%。
硬件接入方面
多层次、低成本的硬件适配计划升高了框架与芯片的适配老本。百度自研Kernel Primitive API、NNAdapter、编译器CINN（预公布）三大优化计划，别离对AI算子库、图、编译器后端进行软硬件联合的深度交融优化，极大升高了硬件适配老本，赋能硬件生态圈。
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继续升高利用门槛，飞桨模型库、企业版全新降级
除了飞桨深度学习框架技术的当先公布，峰会还带来了飞桨产业级开源模型库和企业版的全新降级。
马艳军在会上示意，目前，百度飞桨官网反对的产业级开源算法模型超过400个，并公布13个PP系列模型，在精度和性能上达到均衡，将推理部署工具链彻底买通。
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飞桨产业利用能力全方位降级的同时，飞桨企业版也在着力晋升模型部署能力。会上，忻舟带来了飞桨企业版模型部署降级和飞桨EsayDL桌面版的全新公布。
飞桨企业版包含EasyDL和BML双平台开发模式，致力于晋升AI开发效率和资源应用效力，目前曾经成为利用和落地最宽泛的AI开发平台。此次模型部署的全新降级基于飞桨推理部署工具链，与平台深度交融，打造主动高效的企业级部署性能。
首先是全自动模型组合压缩，显著晋升推理性能。
基于PaddleSlim，依据不同模型和硬件的特点，设计了多条全自动组合压缩流水线，可能主动抉择最佳压缩门路。对常见的模型，精度损失管制在1%下，减速比能达到3-5倍。
其次基于飞桨推理引擎，宽泛适配推理芯片。
新版本采纳了飞桨推理引擎，宽泛适配推理芯片且性能优异。目前，平台已实现9345种模型芯片的组合的实在测试和调优，能够笼罩95%的需要场景，相比自行适配节俭97%的开发工夫。
最初是模型服务化与智能边缘控制台，大幅提高部署效率。
尤其是全新公布的智能边缘控制台，提供了全可视化的操作界面，使得模型与业务集成的效率显著晋升，模型部署工夫从天级别缩短至5分钟。忻舟现场演示了如何5分钟让机器狗学会手势辨认的新技能。
最初，飞桨EasyDL桌面版全新公布。开发者不用繁琐的配置各种环境，在桌面一键极速装置即可实现本地高效建模，1分钟装置实现，15分钟就可实现模型开发，本地实现数据管理、算力调度、部署利用，让AI“触手可得”。
源于产业实际的百度飞桨产业级深度学习开源开放平台，是百度践行交融翻新、升高行业倒退门槛的AI大生产平台。飞桨的一代一代迭代更新，更是中国人工智能产业的一步一步的向上攀登。AI促动中国产业凋敝，飞桨始终在路上。