最近華爲開源了深度學習框架MindSpore，一時成爲了熱點。我之前也點評了很多微軟、Google、騰訊等廠商的框架，有些點評文章還被官方社區收錄，今天爲大家解析下MindSpore。
首先闡明下我個人的觀點，華爲開源深度學習框架，從技術角度沒有太大新意，從生態角度已經初顯華爲的龐大商業野心。
01 生態>商業模式>技術
首先在今天這個人工智能商業競爭的格局下，單談任何一個技術的點的領先性都是沒有太大意義的，因爲頭部玩家之間不會有技術代差，比如Google做一個TensorFlow框架，在一個相同任務下不會比Facebook出的Torch快100倍，可能相互最多是幾倍的差距，這叫做沒有技術代差。但是技術是競爭狀態能維持的根基。
而商業模式的好壞會超越技術對於市場的影響，比如A框架比B框架快兩倍，但是B框架做的產品比A便宜3倍，最終市場依舊會選擇B。（這裏舉的是個最直白的例子，可能不恰當）
但是最終超越商業模式的是生態，人工智能產業的競爭，一定會演變成圍繞：數據、計算力、端，這3點的競爭。
國外市場，我最看好Google，Google有大量的用戶的搜索數據，有聯邦學習可以做數據層面交換。計算力方面有TensorFlow框架和TPU作保證。在端這邊有Android操作系統，應該是目前階段最成功的終端操作系統。但是Google受限於某些原因，在中國玩不轉。
所以在中國這個生態下，主要玩家是華爲+BAT，我個人暫時看好華爲。
02 爲什麼暫時看好華爲？
首先，端層面，華爲有了自己的手機，未來可能會佔據中國40%的手機市場。同時，在數據層面，華爲可以採集到一些終端帶來的數據，但是這些數據質量應該不如BAT。在計算力層面，華爲有了自己的計算芯片以及深度學習框架。華爲在未來可能會形成爲一個基於華爲手機用戶的小生態閉環。
所以，華爲只需要做一件事情就能夠打通數據、計算力、端的生態鏈，那就是強化計算框架與終端的關係，這就是爲什麼MindSpore誕生了。
在華爲對於MindSpore的介紹文章中都可以清晰地看到這些關於端的描述。
03 解析下MindSpore
因爲我對於底層技術不太瞭解哈，簡單可以通過MindSpore的架構介紹下技術細節。
不能單純說MindSpore是一個深度學習框架，應該是基於深度學習的一整套計算框架。在API這層，有多種類型的API，有半自動分佈式、手動分佈式、時間序列API，這些API可以對接機器學習領域應用最廣泛的四個領域，分別是CV、NLP、ASR、Recommendation。
在技術點上，支持動態圖、自動並行化、自動參數調節、自動微分，這些看上去也不是太新的點。具體MindSpore和TensorFlow、PyTorch這些業內頂級框架的區別，可能在於MindSpore因爲後發優勢，可以博彩衆長，今天通過介紹文檔沒有看出特別大的技術亮點。