训练大模型最重要的东西，竟然不要钱！

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总指挥要负责把设计图（模型架构、训练逻辑）翻译成具体指令，安排工人（CUDA、cuDNN等）去操控施工机械（GPU）。

他还要管理施工过程中的各个细节，如施工进度、材料调配、返工调整等。

正经定义：深度学习框架是基于对神经网络表示和计算的抽象封装，为开发、训练、部署AI模型提供全流程支撑的AI基础软件。

核心功能包括模型定义与构建、 数据预处理与加载、 自动微分、算力卡及其计算库适配对接、计算图执行和加速优化、分布式训练、 推理部署等等。

一个大楼盖下来，人们往往看到机械运转（算力卡），工人忙碌（计算库），却忘记了背后的那个运筹帷幄、统揽全局的总指挥（深度学习框架）。

实际上，不管传统AI、机器学习时代，还是如今的大模型时代，深度学习框架都是不可或缺的铁三角之一。

今年，AI圈的行情又有了新变化！

DeepSeek井喷之后，国产大模型的训练、优化，以及推理应用越来越普及。

一方面国内大厂纷纷推出新一代的基础模型，另一方面这些模型迅速在各行各业落地生根。

这波新行情来势汹汹，在 技术层面 和 生态层面 ，对深度学习框架提出了新要求。

从 技术层面 看，大规 模分布式训练和并行推理成为新常态，同时 模 型迭代周期变短，需要框架提供更好的支持，无论训推的性能上还是开发的灵活性上。

从 生态层面 看，大量国产算力芯片、国产模型开始唱主角，同样需要框架能够适配。

面对这些新变化，哪个框架能快速适应，就会更受欢迎。

事实上，三大主流框架中（P、P、T），百度飞桨（PaddlePaddle）早早就做好了准备。

一、先看技术层面

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