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百度飞桨（PaddlePaddle）以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件为一体，是中国首个自主研发、功能完备、开源开放的产业级深度学习平台，其基本构成见表2.4。
表2.4 PaddlePaddle基本构成
飞桨拥有四大优势技术：
1）开发便捷的深度学习框架：飞桨深度学习框架基于编程一致的深度学习计算抽象以及对应的前后端设计，拥有易学易用的前端编程界面和统一高效的内部核心架构，对普通开发者而言更容易上手并具备领先的训练性能。飞桨框架还提供了低代码开发的高层API，并且高层API和基础API采用了一体化设计，两者可以互相配合使用，做到高低融合，确保用户可以同时享受开发的便捷性和灵活性。
2）超大规模深度学习模型训练技术：大规模分布式训练是飞桨非常有特色的一个功能。飞桨突破了超大规模深度学习模型训练技术，领先其他框架实现了千亿稀疏特征、万亿参数、数百节点并行训练的能力，解决了超大规模深度学习模型的在线学习和部署难题。此外，飞桨还覆盖支持包括模型并行、流水线并行在内的广泛并行模式和加速策略，率先推出业内首个通用异构参数服务器模式和4D混合并行策略，引领大规模分布式训练技术的发展趋势。
3）多端多平台部署的高性能推理引擎：飞桨对推理部署提供全方位支持，可以将模型便捷地部署到云端服务器、移动端以及边缘端等不同平台设备上，并拥有全面领先的推理速度，同时兼容其他开源框架训练的模型。飞桨推理引擎广泛支持多种类型的AI芯片，特别是对国产硬件做到了全面的优化适配。
4）产业级开源模型库：基于飞桨框架2.0，官方建设的算法数量达到270+，并且绝大部分模型已升级为动态图模型，包含经过产业实践长期打磨的主流模型以及在国际竞赛中的夺冠模型；提供面向语义理解、图像分类、目标检测、语义分割、文字识别、语音合成等场景的多个端到端开发套件，满足企业低成本开发和快速集成的需求，助力快速的产业应用。