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飞桨（PaddlePaddle）以百度多年的深度学习技术研究和产业实践为基础，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体，为开发者提供全方位的深度学习解决方案。飞桨平台源于产业实践，强调“源于产业、服务产业”，在编程模式、分布式训练、推理部署和产业模型库等方面具有显著优势。

PaddlePaddle平台特点：

1、动静统一的编程模式：

飞桨同时支持动态图和静态图两种编程方式，兼顾了开发调试的灵活性和模型训练的高效性。

- 动态图：提供即时执行和调试能力，便于开发和调试。

- 静态图：支持模型优化和高效训练，适用于生产环境。

这种动静统一的设计，使得开发者在开发阶段可以享受动态图的灵活性，在部署阶段可以利用静态图的高效性。

2、超大规模分布式训练：

飞桨具备高效的分布式训练能力，支持数据并行和模型并行策略，能够在多个节点上并行处理大规模数据集。

- 大规模参数存储：支持万亿级参数模型的存储和训练。

- 高性能通信：优化了通信机制，提升了分布式训练的效率。

- 产业级实践：基于百度内部每日上亿用户的使用场景打磨，天然具备大规模工业实践能力。

3、多端多平台部署的高性能推理引擎：

飞桨提供了端到端的推理部署工具链，支持模型在多种硬件和平台上的高效部署。

- Paddle Inference：高性能推理引擎，适用于服务器端部署。

- Paddle Lite：轻量化端侧推理框架，支持移动设备和嵌入式设备。

- Paddle Serving：服务化部署框架，支持分布式API和在线服务。

- 多硬件适配：兼容CPU、GPU（如NVIDIA、华为昇腾）、NPU等多种芯片，已适配22家企业、31种芯片。

4、丰富的产业级模型库：

飞桨拥有丰富的预训练模型库，涵盖计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、语音识别等多个领域。

- PaddleHub：提供超过600个经过产业实践验证的预训练模型，如ERNIE、PP-YOLO等。

- 官方支持：精选应用效果最佳的算法模型，提供官方支持和优化。

- 一站式开发：开发者可以在官方模型基础上快速进行二次开发，降低开发门槛，提升开发效率。

5、全面开源与系统化技术支持：

飞桨坚持全面开源开放，提供丰富的API接口和工具组件，支持多种编程范式和硬件平台。

- 开源社区：拥有活跃的开发者社区，提供丰富的教程、文档和示例代码。

- 系统化服务：是唯一提供7×24小时系统化技术服务的深度学习平台，为用户和企业提供高效的技术支持。

- 教育与合作：通过与高校、企业合作，推动深度学习技术的普及和应用。

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