工业革命的秋之涟漪（一）：百度飞桨&AI引擎( 十 )_18世纪中后期

为此，飞桨平台率先突破了超大规模深度学习模型训练技术，实现了世界首个支持千亿特征、万亿参数、数百节点的开源大规模训练平台，攻克了超大规模深度学习模型的在线学习难题，实现了万亿规模参数模型的实时更新。这就像工业领域的超大熔炉和巨型锻造机，为未来更复杂的产业需求打造平台底座。

3、硬件线

AI驶向工业革命，一个基本逻辑就是需要把深度学习技术与现实中的无数设备相结合，并且兼容复杂的异构算力、差异化平台，组成能够适应行业需求的解决方案。引申到操作系统中，这就需要技术中间层提供端到端部署的部署能力，实现软硬件一体优化。

这个领域，飞桨为产业世界提供多端多平台部署的高性能推理引擎。在推理方面，飞桨平台不仅可以和其他开源框架训练的模型无缝衔接，还可以轻松的部署到X86 CPU、ARM CPU、Nividia GPU、Mali GPU等不同架构的平台设备上。同时提供领先的推理速度。经过跟华为麒麟NPU的软硬一体优化，使得在NPU上的推理速度进一步突破。

4、算法线