赠V100算力卡 | 百度首次公开PaddlePaddle全景图，11项模块新发布

4 月 23 日，首届 WAVE SUMMIT 2019 深度学习开发者峰会在北京举办，现场超千位开发者与来自百度、英特尔、清华大学等的科学家，就框架与深度学习展开了详细的讨论。在 WAVE 上，百度从建模、训练到部署，首次对外公布了 PaddlePaddle 全景图。

• PaddlePaddle新特性完整PPT：https://pan.baidu.com/s/100iWwz-JDvX1dQ2XcJMJQg

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此外，百度还重磅推出算力支持计划，宣布为开发者提供总计 1 亿元免费算力。免费算力主要以两种模式提供，第一种是一人一卡模式，V100 的训练卡包括 16G 的显存，最高 2T 的存储空间。另外一种是远程集群模式，PaddlePaddle 提供高性能集群，供开发者免费使用。其中最吸引人的是是一人一卡，而我们正好获得了一张算力卡，它提供 Tesla V100 GPU 这种强大的计算力资源。

这张算力卡提供了一个邀请码，在 AI Studio 的单机模式中输入邀请码就能获得基础的 48 小时 V100 算力，而且该卡可以获得 3 个新的邀请码，对方每接受一次则增加 24 小时的 V100 算力。所以总的而言，这张算力卡可获得 120 小时的 Tesla V100 使用时间。

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PaddlePaddle 全景图

正如百度深度学习技术平台部总监马艳军所言：「PaddlePaddle 其实从去年开始就有一个核心理念的变化，即将其定位为端到端的深度学习平台，而不仅仅是框架。」这也就意味着，PaddlePaddle 从底层框架、模型库，到基于它们构建的各种工具，再到完整的开发和服务平台，整个流程应该是端到端的，是一种『智能时代的操作系统』。」

会上，百度首次对外公布了 PaddlePaddle 的全景图，它从三个层面囊括了众多工具与组件。在这次 WAVE 中，百度发布了众多新工具与模块，下图黄色框的组件就是这次发布的重点。

总体而言，PaddlePaddle 是集核心框架、工具组件和服务平台为一体的端到端开源深度学习平台。此次，PaddlePaddle 发布了 11 项新特性及服务，包含 PaddleNLP、视频识别工具集、Paddle Serving、PaddleSlim 等多种深度学习开发、训练、预测的便捷方法，也包含 PaddleHub 和 Auto Design 等面向具体领域的高效用具。

值得注意的是，百度还在 WAVE 现场宣布了「1 亿元」的 AI Studio 算力支持计划，通过提供 Tesla V100 免费使用时长，帮助使用者获得更强大的算力。最后，百度还公布了 PaddlePaddle 的中文名「飞桨」，它的寓意是「PaddlePaddle 是一个快速成长、性能优异的深度学习平台」。

新特性概览

PaddlePaddle 发布的新特性可以分为开发、训练、预测、工具和服务五大部分。其中开发主要是构建深度学习的过程，它需要更简洁与易于理解的编写方式。而训练与预测主要追求的是「快」，即在不影响性能的情况下，训练越快越好、预测越快越好。后面的工具则具体针对某些问题提出了一系列解决方案，从而简化开发过程。

1. 开发：

• PaddleNLP

• 视频识别⼯工具集 

PaddleNLP 是百度发布的完整 NLP 工具包，NLP 领域开发者可以方便地复现 baseline 模型，也可以进行二次开发，解决自己的问题。而百度发布的视频识别工具集能够为开发者提供处理视频理解、视频编辑、视频生成等一系列任务的解决方案。该工具集包含 7 个主流视频识别模型，下图中标黄的 3 个模型为百度独有的优秀模型。

PaddlePaddle 视频识别⼯工具集。

我们知道百度一直特别注重 NLP 方面的研究，这次 PaddleNLP 将很多 NLP 模型做了一套共享的骨架代码，这样跑不同模型用一套 API 和模式就行了。

除了发布已有的官方模型，如下图所示 PaddleNLP 还提供了针对一系列任务的处理工具，包括预处理和后处理，并且这块功能也是百度持续完善的点。

2. 训练：

• 分布式训练 

• ⼯业级数据处理

第一个是大规模分布式训练相关的能力升级，包括多机多卡的全面、全方位的支持；CPU 下的大规模稀疏参数服务器；以及各种容器下的高速大规模分布式训练。其次工业级的数据处理主要关注数据吞吐量，百度优化了分布式 IO，并增加远程文件系统流式读取能力。

如下所示为不同线程的数据吞吐能力，它们近似成线性增长，这种属性对于可扩展性非常重要。

3. 预测：

• Paddle Serving

• PaddleSlim

基于多硬件的支持，全新发布的 Paddle Serving 已支持服务器端的快速部署。Paddle Serving 目前在百度的很多产品线都在使用，它提供非常完备的在线服务能力。其次 PaddleSlim 是一个模型压缩工具库，它能够在精度损失较⼩的情况下高效进⾏模型的计算和体积压缩。

如下所示为 Paddle Serving 的整体架构图，它分为离线和在线两种基本实现。Server 端最上面部署了不同硬件的推理引擎。此外 Paddle Serving 还有基本的 Built-in 预处理执行器，是一套完整的模型部署框架。

4. 工具：

• AutoDL Design

• PARL

• PaddleHub

正式发布的 AutoDL Design 利用强化学习实现神经网络架构搜索，搜索的结果在很多特定场景下都优于人类设计的网络，百度也开源了 6 个自动搜索到的模型。PARL 是一个强化学习的工具，这次升级在算法的覆盖、高性能通讯以及并行训练方面做了大量的支持和扩展。

最后发布的工具 PaddleHub 是预训练的一站式管理平台，它提供了非常好的封装，方便用户基于大模型做迁移学习。一般只需 10 行代码左右，我们就可以实现一次迁移学习，将其应用到我们自己的任务场景。

AutoDL Design 设计的网络在 CIFAR-10 上达到当前最优的 98.01% 准确率。

最后的服务则主要通过 AI Studio 支持免费算力，我们可以获得单人单卡（Tesla V100）的强大计算力，也可以获得远程集群模式免费算力。

以上仅概览了 PaddlePaddle 的新特性，而其中很多特性值得详细介绍。下面我们就从开发者的角度，了解 PaddleSlim、PaddleHub 和动态计算图等新特性。

一个优雅的模型压缩模块 PaddleSlim

PaddleSlim 是 PaddlePaddle 框架的一个子模块，它首次在 PaddlePaddle 1.4 版本中发布。该模块是非常优雅的模型压缩工具包，不仅保证了性能，同时还兼顾了易用性，只需几行代码就能 work。

PaddleSlim 中实现了目前主流的网络剪枝、量化、蒸馏三种压缩策略，主要用于压缩图像领域模型。在后续版本中，百度会添加更多的压缩策略，以及完善对 NLP 领域模型的支持。

PaddleSlim 示例和文档：https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleSlim

如上所示，这三种最常见的压缩方法都建立在复杂的基础架构上，从而提供更好的压缩效果。如右图所示，即使是非常精简的 MobileNet，也能得到很可观的压缩效果。尽管底层比较复杂，但它在实际使用起来却非常简单，我们只需要几行代码就能调用自动化的模型压缩能力。

如下所示为剪枝示例，具体过程可查看前面的 PaddleSlim 文档地址。我们可以直接调用压缩脚本，并给出对应的压缩配置，PaddlePaddle 就能自动在训练过程中对模型完成压缩。

PaddleSlim 的使用很简单，不论是我们想降低运算量（FLOPS），还是想降低模型大小（权重所占空间），它都能快速办到。

新颖的 PaddleHub

现在介绍一个新颖的工具 PaddleHub，它是基于 PaddlePaddle 开发的预训练模型管理工具，可以借助预训练模型更便捷地开展迁移学习工作。

PaddleHub 项目地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub

以下展示了 PaddleHub 的完整架构图，百度封装了一系列 NLP 和 CV 的数据集，还提供了 Reader 以快速便捷地处理数据。除了数据集，更多的就是预训练模型了，包括拿来就用的 Transformer 和目标检测等模型。此外，还能针对不同的任务实现迁移学习，包括文本分类、序列标注、图像分类等。

在用 pip 安装 paddlehub 后，我们可以快速体验 PaddleHub 无需代码、一键预测的命令行功能：

通过命令行，我们可以快速使用预训练模型进行预测。同时借助 PaddleHub Finetune API，使用少量代码就能完成迁移学习。例如我们可以使用 PaddleHub Finetune API 以及图像分类预训练模型完成分类任务，当然，我们也可以只调整几个超参数。

令人期待的动态计算图

除了会上介绍的新特性，我们在最新版的 Paddle Fluid 1.4 文档中还发现一种全新的动态计算图模块 DyGraph。目前 DyGraph 还处于预览阶段，但它标志着 PaddlePaddle 也开始同时兼顾静态计算图与动态计算图。

DyGraph 文档地址：http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.4/user_guides/howto/dygraph/DyGraph.html

我们一般认为静态计算图在高效训练和部署上有非常大的优势，而动态计算图在开发效率与易用性上也无可替代。只有将动态计算图与静态计算图之间的兼容性做好，才能兼顾训练速度与简单易用两大特点。

总的来说，PaddlePaddle 的 DyGraph 模式是一种动态的图执行机制，可以立即执行结果，无需构建整个图。同时，和以往静态的执行计算图不同，DyGraph 模式下您的所有操作可以立即获得执行结果，而不必等待所构建的计算图全部执行完成，这样可以让您更加直观地构建 PaddlePaddle 下的深度学习任务，以及进行模型的调试，同时还减少了大量用于构建静态计算图的代码，使得您编写、调试网络的过程变得更加便捷。

下面我们可以简单地体会一下 DyGraph 的魅力，我们可以在 fluid.dygraph.guard() 上下文环境中使用 DyGraph 的模式运行网络，DyGraph 将改变以往 PaddlePaddle 的执行方式，现在这些代码可以立即执行，并且将计算结果返回给 Python。如下所示，在最后打印损失函数的梯度时，可以直接获得结果：

目前 DyGraph 还是预览版，PaddlePaddle 计划在今年 7 月份完善动态图的基本功能、新增流水线并行的能力，与此同时还要优化显存占用与静态计算图的训练速度。PaddlePaddle 计划在今年 11 月完成动态图实现与静态图的灵活转换，并全面优化动态图的训练速度。

所以对于 PaddlePaddle 的进一步发展，我们还是非常期待的。

本文为机器之心原创，转载请联系本公众号获得授权。

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