11月5日，“WAVE SUMMIT+”2019深度學習開發者秋季峰會在京召開。本屆峰會，百度飛槳(PaddlePaddle)全新發布和重要升級21個產品方向，包括面向產業應用場景的四大端到端開發套件、融合數據和知識的預訓練結合遷移學習的飛槳Master模式、端側推理引擎Paddle Lite 2.0、EasyDL專業版、前沿技術工具組件等。

　　百度首席技術官、深度學習技術及應用國家工程實驗室主任王海峰表示，深度學習正在推動人工智能進入工業化大生產階段，具有很強的通用性，同時具備了標準化、自動化和?？榛�的基本特�?，推動人工智能技術從實驗室走向產業，并且越來越大規模使用起來。而深度學習技術和平臺也在不斷發展，在未來的時間里也將繼續發揮重要作用。

　　飛槳以百度多年的深度學習技術研究和業務應用為基礎，集深度學習核心框架、基礎模型庫、端到端開發套件、工具組件和服務平臺于一體，2016年正式開源。

　　百度AI技術平臺體系執行總監、深度學習技術及應用國家工程實驗室副主任吳甜介紹說，飛槳是一個源于產業實踐，與產業共進的深度學習開源開放平臺。未來，飛槳將持續發展超大規模分布式計算、異構計算能力，定位于全硬件平臺支持、端云邊結合，為應用場景提供面向場景的端到端套件，構建融合數據和知識的預訓練結合遷移學習的Master模式，為開發者提供最強大的生產平臺和基礎設施，加速產業智能化。

　　據介紹，飛槳具備四大領先技術：開發便捷的產業級深度學習框架、支持超大規模深度學習模型訓練、多端多平臺部署的高性能推理引擎以及面向產業應用，開源開放覆蓋多領域的工業級模型庫等。

　　飛槳的開源開放，降低了AI技術門檻。目前，飛槳已廣泛應用于工業、農業、服務業等，推動了人工智能的技術創新、產業發展和人才培養，加快了各行各業智能化升級。

　　百度深度學習技術平臺部總監馬艷軍說，全新升級后的飛槳，易用性大幅提升，動態圖全新升級、新增大量算子庫、優化API接口，技術文檔更加完善。大規模分布式訓練性能領先，分布式GPU訓練相比其他主流實現可以獲得20%-100%的速度提升，分布式CPU訓練最大吞吐量可達競品的6倍以上。官方支持模型庫極大豐富，官方模型從60多個增加到了100多個，提供下載的預訓練模型已經超過200個。

　　現場，百度還面向深度學習開發者推出“飛槳生態激勵計劃”，免費開放10個AI課程體系、面向100余所重點高校提供深度學習教學支持培訓、助力1000余家AI企業轉型智能化、設立100萬元AI系列比賽獎金、提供1億元的GPU算力資源支持。(凌紀偉)

責任編輯：胡金鵬