随着人工智能研究与应用热潮持续高涨，在全球AI巨头及学术界的推动下，各类深度学习框架不断涌现。目前流行的框架包括TensorFlow, PyTorch, Keras, Caffe, MxNet等。其中Facebook推出的PyTorch自2017年初开源以来，很快受到AI研究人员的青睐，已成为GitHub 上增长速度第二快的开源项目，在过去的一年里，贡献者增加了2.8倍。根据UC伯克利RISELab团队对知名电子出版服务arXiv.org上所发布论文的统计，PyTorch被提及的数量在过去一年中增速高达194%，超越Keras和Caffe，直逼第一名TensorFlow。8月28日，在北京举行的2019人工智能计算大会AICC上，来自Facebook的专家陆瀛海博士将分享Facebook深度学习发展与PyTorch创新报告。
PyTorch为啥那么火？
PyTorch是Torch的Python版本。Torch诞生于2002年，因支持动态定义计算图，使用起来比Tensorflow更为灵活方便，但Torch的开发语言很小众，限制了它的使用。PyTorch继承了Torch的灵活特性，又使用流行的Python作为开发语言，所以一经推出就广受欢迎。
除了上述优势，PyTorch的设计非常简洁、直观，其源码只有TensorFlow的十分之一左右，易于阅读与理解。并且PyTorch的灵活性不以速度为代价，界面用户友好，让用户尽可能地专注于实现自己的想法，不需要对框架本身考虑太多。这些特征使得PyTorch成为深度学习入门、快速实验的理想选择。
此外，Facebook为PyTorch社区提供了有力的支持，使PyTorch获得了持续开发更新。PyTorch 1.0稳定版在去年NeurIPS大会发布，增加了一系列强大的新功能，大有赶超TensorFlow之势。深度学习三巨头之一、Facebook首席AI科学家Yann Lecun曾表示，Facebook为PyTorch投入了巨大的工程力量来训练产品系统，绝非仅仅是一项爱好。PyTorch是一个开源项目，并非Facebook独享的项目。
Facebook AI专家AICC 2019开讲
PyTorch有哪些新动态？Facebook是如何使用PyTorch的，在深度学习方面又有哪些新进展？这些都是PyTorch用户关心的问题。8月28日2019人工智能计算大会（AICC 2019）主论坛上，Facebook AI基础架构专家陆瀛海博士将带来“Facebook深度学习发展与PyTorch创新”主题演讲。陆瀛海博士是Facebook人工智能架构团队的资深工程师，主要负责运用软件和硬件加速方法对AI工作负载进行性能优化，对PyTorch有深入研究与理解。在演讲中，陆瀛海博士将基于Facebook的研究与业务实践，讲解Facebook面向机器学习工作负载的方法，包括典型案例、挑战，以及所采用的AI框架和工具。
AICC 2019主论坛嘉宾阵容
除了陆瀛海博士，AICC 2019主论坛还邀请到了来自中国工程院、英国皇家工程院、百度、中国新一代人工智能发展战略研究院、浪潮、Uber等机构的AI产学研顶尖专家学者解读AI产业趋势，分享前沿AI计算技术。大会还将发布《2019-2020中国AI计算力发展报告》，刷新AI计算力进展，为业界带来全新洞见。大会还将设置自动驾驶、产业AI创新、AI计算与基准测试、AI+视觉计算、AI+创投等主题论坛。大会同期举行的AI技术训练营，将邀请百度、平安科技、浪潮的资深AI工程师讲解最新AI计算技术与应用，帮助学员从零入门AI。
