近日，一流科技在2020-2021「AI中国」机器之心人工智能年度奖项评选中摘得多项大奖，包括：机器之心2020“最强开源技术生态 TOP10”；机器之心2020“最具商业价值解决方案TOP30”；机器之心2020“最具产业价值技术应用落地案例 TOP30”。
 
其中，OneFlow深度学习框架获评“最强开源技术生态 TOP10”、“最具商业价值解决方案TOP30”两大奖项，不仅在开源生态中收到开发者的认可，也把产品和应用结合起来，帮助更多企业提升AI开发能力。
 
OneFlow深度学习框架，拥有完全自主知识产权，独创的自动数据模型混合并行、静态调度、去中心化和全链路异步流式执行四大核心技术，使用纯软件技术完美地解决了大数据、大模型、大计算所带来的异构集群分布式横向扩展挑战，技术水平世界领先。自去年7月31日开源后，收到了来自世界范围内的广泛关注，关注者来自谷歌、脸书、微软、亚马逊、阿里、字节跳动、腾讯、百度、商汤、旷视等企业的核心技术人员，接到多家头部互联网企业和人工智能企业的使用意向。截止目前，OneFlow供累计数千开发者下载试用，GitHub上获星2.2K。
 
能获得大家的青睐，离不开OneFlow的独特优势，总结下来就是四个字——“效率为王”。通过对性能的极致追求和优化，让OneFlow在各个场景下做到快速适应，快速延展。
   
首先，OneFlow比其他框架更快，帮助用户提升时间效率。深度学习训练任务是非常耗费算力的任务，一个大模型的训练往往数以周计。在相同的硬件环境下，使用OneFlow比使用其他框架训练速度更快，训练所需的总时间更少，就能节约模型调优的时间成本。


第二，OneFlow使用硬件资源利用率更高。OneFlow非常节省内存，而往往越节省内存，就能训练更大batch size的任务，跑更大的模型。，OneFlow的GPU利用率也很高，不会浪费GPU计算资源。


第三，OneFlow多机加速比更高。大规模深度学习训练任务往往依赖分布式训练环境，使用其他框架，随着机器和GPU卡数增多，再增加一个设备所带来的边际收益会越来越小，效率也越来越低。而OneFlow在多机扩展性表现上更好，增加设备带来的收益比其他框架更大，效率不会下降。另外由于OneFlow在分布式训练任务上的去中心化设计，OneFlow可以支持更大规模的集群进行深度学习训练。


第四，OneFlow分布式训练易用性好，提升了用户的运维效率。OneFlow有独特的设计可以把多个机器多个设备抽象成一个超级的虚拟设备，让用户使用OneFlow进行分布式训练时就跟单机单卡一样易用。其他各个框架使用多机训练，往往需要用第三方独立框架（如Horovod）才能达到不错的训练性能，无形中增加了用户的运维成本 。


基于这些优势，OneFlow在超大数据规模场景中可以发挥更好的作用，例如百亿数据集的大规模广告推荐或千万量级的大规模人脸识别。未来，OneFlow将持续扩大优势，提升易用性和完备性，让更多的开发者体验到“效率为王”的优势。