作為一家全球互聯(lián)網(wǎng)巨頭，F(xiàn)acebook早就涉足人工智能領(lǐng)域，并接連不斷取得突破性成就，幾年前Facebook發(fā)起開源計算機(jī)硬件方法Open Compute Project，但Facebook所做的遠(yuǎn)不止數(shù)據(jù)中心合理化。最近，F(xiàn)acebook開源了機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和人工智能（AI）框架：PyTorch,現(xiàn)在，PyTorch 1.0的測試版已發(fā)布。
PyTorch是一個基于Python的科學(xué)計算庫,利用圖形處理單元（GPU）的卓越計算能力來執(zhí)行復(fù)雜的Tensor計算并實現(xiàn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其中包括一些列工具和集成，使其與 Google Cloud、AWS、Azure 的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)更為兼容。ARM、Nvidia、高通、英特爾也在內(nèi)核庫集成和跟蹤推理運行時的工具中添加了 PyTorch 支持，因此，深受世界各地的研究人員和開發(fā)人員的青睞。
PyTorch的第一個版本是在一年前推出的。它的速度，生產(chǎn)力和支持動態(tài)圖形等尖端AI模型的能力迅速使其成為流行和重要的AI開發(fā)工具。它有超過110萬的下載量。自 Facebook開源PyTorch以來，該項目贏得了許多支持者。借助亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)（AWS），谷歌云和Microsoft Azure提供的更深入的云服務(wù)支持，以及與技術(shù)提供商ARM，英特爾，IBM，NVIDIA和高通的更緊密集成，開發(fā)人員可以輕松部署PyTorch的兼容軟件，硬件和開發(fā)者工具。
在這個新版本中，PyTorch擁有一個新的混合前端，它可以將模型從極速模式跟蹤編寫到圖形模式，以縮小勘探和生產(chǎn)部署之間的差距。它現(xiàn)在還有一個已改進(jìn)過的torch.distributed庫，這使得其能在Python和C ++環(huán)境中進(jìn)行更快的培訓(xùn)，并能夠用于性能關(guān)鍵研究的beta eager模式 C ++接口。這恰好迎合了PyTorch新功能，并被其他技術(shù)公司的廣泛接受和整合，現(xiàn)在幾乎所有在AI領(lǐng)域工作人員都采用這種AI / ML框架。
PyTorch 1.0 三大新功能：
一是添加了一個新的混合前端，支持從 Eager 模式到圖形模式的跟蹤和腳本模型，以彌合研究和生產(chǎn)部署之間的差距。
二是一個經(jīng)過改進(jìn)的 Torch 分布式庫，可以在 Python 和 C++環(huán)境中實現(xiàn)更快的訓(xùn)練。
三是添加了針對關(guān)鍵性能研究的 Eager 模式 C++接口，將在測試版中發(fā)布。
基于Python的PyTorch 1.0為開發(fā)人員提供了在單一框架內(nèi)無縫地從研究轉(zhuǎn)向生產(chǎn)的能力。PyTorch 1.0將PyTorch的研究導(dǎo)向方面與Caffe2（一種流行的深度學(xué)習(xí)框架）和ONNX（開放式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換）的模塊化，以生產(chǎn)為中心的功能 集成在一起，這是一種表示深度學(xué)習(xí)模型的開放格式。
目前，PyTorch已經(jīng)應(yīng)用于Facebook的很多產(chǎn)品之中，例如Facebook在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上使用AI來每天執(zhí)行60億次翻譯。AWS的大規(guī)模培訓(xùn)和部署ML模型的完全托管平臺Amazon SageMaker現(xiàn)在提供預(yù)配置的PyTorch 1.0環(huán)境，其中包括自動模型調(diào)整。
同時，Google Cloud Platform的Deep Learning VM有一個新的PyTorch 1.0 VM映像。這預(yù)裝了NVIDIA驅(qū)動程序和教程。谷歌還提供云張量處理單元（TPU），這是為ML定制開發(fā)的ML專用集成電路（ASIC）。最后，Microsoft Azure機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)現(xiàn)在允許開發(fā)人員無縫地從本地服務(wù)器上的PyTorch模型培訓(xùn)轉(zhuǎn)移到Azure云上。
人工智能是Facebook當(dāng)今的基礎(chǔ)技術(shù)，能夠讓現(xiàn)有產(chǎn)品更好，并為全新體驗提供動力。所以對于Facebook來說，PyTorch 1.0只是一個開始，創(chuàng)建和共享更好的AI編程模型，從而接口和自動優(yōu)化才是未來不斷探究的道路，與此同時，F(xiàn)acebook還將會開源許多其他生產(chǎn)AI工具。
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