4月3日，百度正式推出了飛槳框架3.0版。這一全新版本在設計理念上實現了全面進化，特別針對大模型的開發和推理需求，提供了五大核心特性，力求成爲深度學習框架領域的領先者。隨着大模型在各行各業的廣泛應用，深度學習框架的作用愈發重要，而飛槳框架3.0正是爲此而生。

首先，飛槳框架引入了 “動靜統一自動並行” 技術，顯著降低了大模型的開發和訓練成本，讓算法創新更專注於核心價值的創造。此外，它的 “訓推一體” 設計理念有效打破了訓練與推理之間的壁壘，通過深度優化，框架能夠支持多款開源大模型的高性能推理，甚至在 DeepSeek V3/R1平臺上實現了顯著的性能提升。

image.png

在科學智能領域，飛槳框架3.0還專注於科學前沿的探索，例如提升微分方程的求解速度。得益於高階自動微分和神經網絡編譯器技術，框架的求解速度比 PyTorch 經過編譯優化的版本平均快了115%。此外，飛槳對 DeepXDE 和 Modulus 等主流開源科學計算工具進行了廣泛適配，成爲 DeepXDE 的默認推薦後端，進一步拓展了其在氣象預測、生命科學和航空航天等領域的應用價值。

在運算性能方面，飛槳3.0通過自研的神經網絡編譯器 CINN，顯著提升了運算速度。在 A100平臺上進行的性能測試顯示，經過編譯優化的算子運行速度提高了4倍，且在使用超過60個模型的實驗中，有超過60% 的模型表現出顯著性能提升，平均提升達到27.4%。

此外，飛槳框架3.0還推出了多芯片統一適配方案，構建了 “一次開發，全棧部署” 的生態體系，目前已支持超過60個芯片系列。開發者只需編寫一份代碼，便能在不同芯片上順利運行，實現業務的跨芯片遷移。截至2024年10月，飛槳文心生態已聚集1808萬開發者，服務了43萬家企業，創建了101萬個模型，彰顯出其強大的市場影響力。

飛槳框架3.0現已向開發者開放，並與2.0版本的開發接口兼容，爲開發者提供了更多的選擇和便利。