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随着深度学习技术在图像，语言，语音等应用场景都达到了state of the art效果，深度学习框架也呈现群雄逐鹿的态势，谷歌，脸书，微软，亚马逊，百度等大企业及少数几家创业公司都推出了自己的产品。这次演讲对现有主流深度学习框架做一梳理，首先从用户体验角度讨论，一个好的深度学习框架应该有什么样的特点，其次从技术角度讨论，什么样的设计和实现才能达到这个目标，和业界同行探讨这个领域的技术是否已收敛，将向何处去。
2017年12月22日，袁进辉（老师木）代表OneFlow团队在全球互联网架构大会上海站做了《深度学习平台技术演进》的报告，小编对报告内容作简要梳理注解，以飨读者。
此次报告的主要观点为：（1）计算力是神经网络/深度学习复兴的最大推动力之一；（2）面对深度学习的计算力挑战，软件至少和硬件一样地关键，单靠硬件无法提供易用性和扩展性；（3）鉴于深度学习上层业务和底层硬件的独特性，传统大数据平台里的某些技术未必再对深度学习平台适用；（4）深度学习软件平台技术在快速演进中，一部分早期被采用的技术正在被新方法替代；（5）仍有很多重要问题未被现有开源深度学习平台解决；（6）深度学习软件尚处在发展早期，百花齐放，百家争鸣，但必将收敛到一种业界公认的最佳实践（best practice）。
深度学习在近些年带来的突破无须赘言，从图像 (ImageNet) ，语音，围棋人机大战等方面的突破都源于深度学习技术。
机器学习可以视为一种从训练数据中自动推导出程序的方法。以最常见的有监督学习（supervised learning）为例，可简单理解为，通过优化方法自动在高维空间找到分类超平面。
现实中遇到的绝大部分机器学习问题，基于原始特征（Input Space）无法找到分类超平面把训练数据里的正例和负例恰好分开。在机器学习领域，有一些通用的手段来处理线性不可分的问题，譬如可以在Input Space 寻求非线性分界面，而不再寻求线性分界面；也可以通过对特征做预处理，通过非线性映射的手段把训练数据从Input Space 映射到一个所谓的Feature Space，在原始Input Space无法线性可分的样例在Feature Space有可能线性可分。深度学习就是这种思想的一个典型应用。
深度学习从计算上体现为一连串的变换（transformation），常见的变换都可以表示成矩阵计算。以上图为例，输入层有6个神经元，输出层共有4个神经元，每个输出神经元都和输入层的每个神经元有一条边相连，每条边有一个对应的权重（红色神经元的输入边权重都用红色表示）。输入数据是4个样例，每个样例是一个6维的列向量，列向量的每一维对应输入层的一个神经元。输入数据经过这层神经元的作用，仍是4个样例，每个样例变成了4维的列向量。这样一层神经网络可以用右图的矩阵乘法来表示。像这种稠密矩阵运算意味着并行计算的潜力。
以大家耳熟能详的卷积神经网络CNN 为例，可以感觉一下目前训练深度学习模型需要多少计算力。这张表列出了常见CNN模型处理一张图片需要的内存容量和浮点计算次数，譬如VGG-16网络处理一张图片就需要16Gflops。值得注意的是，基于ImageNet数据集训练CNN，数据集一共大约120万张图片，训练算法需要对这个数据集扫描100遍（epoch），这意味着10^18次浮点计算，即1exaFlops。简单演算一下可发现，基于一个主频为2.0GHz的CPU core来训练这样的模型需要好几年的时间。下面我们看一下使用几种典型硬件来训练CNN模型需要多少时间。
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