在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，PyTorch、TensorFlow 等主流框架，毫無疑問占據(jù)絕大部分市場份額，就連百度這樣級別的公司，也是花費了大量人力物力，堪堪將 PaddlePaddle 推入主流。

在這樣資源主導(dǎo)、肉食者謀的競爭環(huán)境下，一家國產(chǎn)深度學(xué)習(xí)框架的創(chuàng)業(yè)公司 OneFlow 出現(xiàn)了。

它以處理大規(guī)模模型見長，甚至今年將全部源碼和實驗對比數(shù)據(jù)，在 GitHub 進(jìn)行了開源。

質(zhì)疑不可避免的出現(xiàn)了：OneFlow 這種擅長解決大模型訓(xùn)練的新架構(gòu)有必要嗎？深度學(xué)習(xí)框架的效率有那么重要嗎？創(chuàng)業(yè)公司有可能在競爭中脫穎而出么？

我們借著 CosCon 20' 開源年會的機會，采訪了一流科技 CEO 袁進(jìn)輝，了解到了他和一流科技的工程師們，1300 多個日日夜夜、數(shù)十萬行代碼背后的故事。

光環(huán)再多，創(chuàng)業(yè)也得一步一個腳印

2016 年 11 月，袁進(jìn)輝在清華附近的一棟寫字樓里，寫下了 OneFlow 的第一版設(shè)計理念。此時的袁進(jìn)輝剛剛從工作了近 4 年的微軟亞洲研究院（MSRA）離職。

「MSRA 前員工」并不是袁進(jìn)輝身上唯一的 tag，2003 年從西安電子科技大學(xué)本科畢業(yè)后，他被保送到清華大學(xué)計算機系繼續(xù)直博學(xué)習(xí)，師從中國科學(xué)院院士、中國 AI 學(xué)科奠基人之一張鈸教授。

2008 年袁進(jìn)輝從清華大學(xué)畢業(yè)后，先后加入網(wǎng)易、360 搜索。他開發(fā)的鷹眼系統(tǒng)，被中國國家隊作為日常訓(xùn)練輔助系統(tǒng)。除此之外，他在 MSRA 工作期間，專注于大規(guī)模機器學(xué)習(xí)平臺，還研發(fā)出了當(dāng)時世界上最快的主題模型訓(xùn)練算法和系統(tǒng) LightLDA，被應(yīng)用于微軟在線廣告系統(tǒng)。

LightLDA 于 2014 年面世，僅僅兩年之后，獨具慧眼的袁進(jìn)輝就又萌生了一個大膽地猜想：隨著業(yè)務(wù)需求和場景的豐富，能高效處理大模型訓(xùn)練的分布式深度學(xué)習(xí)框架，必然成為繼 Hadoop、Spark 之后，數(shù)據(jù)智能時代基礎(chǔ)設(shè)施的核心。

但是當(dāng)時主流的深度學(xué)習(xí)框架都是由 Google、Amazon、Facebook 等大廠牽頭開發(fā)的，即使是國內(nèi)情況也類似。這由于開發(fā)深度學(xué)習(xí)框架不光需要雄厚的研發(fā)成本，更重要的是能耐得住寂寞，做好打持久戰(zhàn)的準(zhǔn)備，因此尚沒有初創(chuàng)企業(yè)敢在該領(lǐng)域試水。

已有的深度學(xué)習(xí)框架都已經(jīng)打的如火如荼了，一家初創(chuàng)企業(yè)，又搞出來一個新框架，會有用戶買單嗎？行動派袁進(jìn)輝不但敢想，他還敢干。

敲下 OneFlow 第一行代碼的時候，他還沒想清楚詳細(xì)地實現(xiàn)策略，更談不上完善的業(yè)務(wù)邏輯。他的想法很簡單，又很復(fù)雜，要做一款「開發(fā)者愛用」的產(chǎn)品。

一群天才+21 個月，OneFlow 初版上線

2017 年 1 月，袁進(jìn)輝成立一流科技，召集了 30 多位工程師，開啟了 OneFlow 的正式「團戰(zhàn)」。盡管大家對困難已經(jīng)做了充分預(yù)估，但是隨著開發(fā)的逐漸深入，涌現(xiàn)的重重困難還是出乎的團隊的意料。

深度學(xué)習(xí)框架的技術(shù)非常復(fù)雜，況且 OneFlow 采用了一個全新的技術(shù)架構(gòu)，沒有先例可以參考，光是把技術(shù)設(shè)想跑通，就花了快兩年時間。

2018 年秋天，一流科技的發(fā)展進(jìn)入了最艱難的階段。產(chǎn)品研發(fā)遲遲不能定型，一些員工的耐心跟信心消耗殆盡，加上公司下輪融資一波三折，團隊的士氣和信心面臨極大挑戰(zhàn)。

在創(chuàng)業(yè)圈有個「18 個月魔咒」的說法，意思是一年半沒看到希望，沒有正反饋，創(chuàng)業(yè)團隊的心態(tài)就會發(fā)生變化，失去耐心。袁進(jìn)輝意識到，不能再等了，必須要盡早在真實場景去使用 OneFlow，讓大家看到 OneFlow 的創(chuàng)新的確是有價值的， 從而形成正反饋。

2018 年 9 月，在經(jīng)歷了長達(dá) 1 年 9 個月的研發(fā)后，袁進(jìn)輝和團隊推出了 OneFlow 閉源版。當(dāng)時 OneFlow 還沒有開源，也存在大大小小的問題，但產(chǎn)品正式發(fā)布了，總算是給團隊成員吃了個定心丸。

專注大規(guī)模訓(xùn)練，效率秒殺同類框架

2018 年 11 月，幸運之神降臨到一流科技。Google 推出了最強自然語言模型 BERT，開啟了 NLP 新時代。這驗證了袁進(jìn)輝的預(yù)測，擅長處理大規(guī)模訓(xùn)練的新架構(gòu)，是必須且必要的。

很快，一流科技的工程師就基于 OneFlow 支持了 BERT-Large 的分布式訓(xùn)練，這也是當(dāng)時唯一一個支持分布式 BERT-Large 訓(xùn)練的框架，性能和處理速度遠(yuǎn)超已有的開源框架。

OneFlow 異構(gòu)分布式流式系統(tǒng)架構(gòu)圖

OneFlow 「一戰(zhàn)成名」，這也為一流科技積累第一批頭部互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)用戶提供了契機。令人倍感意外的是，當(dāng)時的袁進(jìn)輝因為「仍對產(chǎn)品不滿意」，所以選擇了一條格外低調(diào)的路。

從 2018 年 9 月閉源版本發(fā)布，到 2020 年 7 月正式開源，袁進(jìn)輝又用了 22 個月來打磨 OneFlow。他和團隊一邊持續(xù)優(yōu)化經(jīng)典模型，一邊解決原來沒預(yù)計到的問題，在袁進(jìn)輝看來，哪怕是產(chǎn)品文檔沒做好，他都不會輕易把 OneFlow 推到臺面上。

2020 年 7 月 31 日，OneFlow 正式在 GitHub 開源。這個以訓(xùn)練大規(guī)模模型著稱的開源框架，第二次站到聚光燈下，完美詮釋了四個字--效率為王。

深度學(xué)習(xí)框架版圖幾乎由美國企業(yè)主導(dǎo)

國內(nèi)開源的深度學(xué)習(xí)框架版圖中

只有 OneFlow 是由初創(chuàng)企業(yè)研發(fā)并開源

訓(xùn)練速度更快、GPU 利用率更高、多機加速比更高、運維成本更低、用戶上手難度更低，五個強大優(yōu)勢讓 OneFlow 能快速適應(yīng)各個場景，并進(jìn)行快速延展。袁進(jìn)輝和團隊對 OneFlow 的性能追求和優(yōu)化，達(dá)到了極致。

近期，OneFlow 發(fā)布了 v0.2.0 版本，更新的性能優(yōu)化多達(dá) 17 個，使得 CNN 和 BERT 的自動混合精度訓(xùn)練速度大幅提升。

開發(fā)團隊還建立了一個名為 DLPerf 的開源項目，將實驗環(huán)境、實驗數(shù)據(jù)、可復(fù)現(xiàn)算法完全開源，測評了在相同的物理環(huán)境上（4臺 V100 16G x8的機器），OneFlow 和其他幾個主流框架在 ResNet50-v1.5 和 BERT-base 模型上的吞吐率及加速比。

7 個框架在 ResNet50-v1.5 模型上的吞吐率對比

結(jié)果證明 OneFlow 在單機單卡、多機多卡下的吞吐率都明顯領(lǐng)先其他框架，成為在主流旗艦顯卡（V100 16G）上訓(xùn)練 ResNet50-v1.5 和 BERT-base 模型最快的框架，OneFlow ResNet50-v1.5 AMP 單卡比 NVIDIA 深度優(yōu)化過的 PyTorch 快 80%， 比 TensorFlow 2.3 快 35%。

直面質(zhì)疑，做賽道的「少數(shù)派」

事實上，OneFlow 從誕生至今，受到的質(zhì)疑并不在少數(shù)，「上車晚且生存空間狹小」是最主流的聲音，對此袁進(jìn)輝表現(xiàn)出了超乎尋常的坦然。

在他看來，深度學(xué)習(xí)框架本就是一個新生事物，技術(shù)和產(chǎn)業(yè)都在中早期，不存在上車早晚的問題。在技術(shù)收斂之前，性能高、易用性強、符合用戶使用價值的產(chǎn)品，就會受到用戶的青睞。

至于生存空間小一說，更是子虛烏有。開源讓小公司和大公司的產(chǎn)品有機會公平競技，優(yōu)秀的新生框架挑戰(zhàn)權(quán)威的框架，正是開源精神的內(nèi)核之一。

質(zhì)疑聲并沒有阻礙 OneFlow 的發(fā)展，相反，袁進(jìn)輝和團隊加快了 OneFlow 的升級和完善進(jìn)程，更新優(yōu)化性能、梳理開發(fā)者文檔、收集社區(qū)反饋……這些努力和堅持，為 OneFlow 吸引了更多用戶，其中不乏最初的「懷疑論者」。

在 COSCon'20中國開源年會上，袁進(jìn)輝做了題為《深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練系統(tǒng)演進(jìn)》的分享，向所有開發(fā)者介紹了 OneFlow 下一步的開發(fā)規(guī)劃，除了堅持效率為王、繼續(xù)性能優(yōu)化外，開發(fā)團隊還在努力降低用戶的學(xué)習(xí)成本和遷移成本。目前 PyTorch 用戶遷移到 OneFlow 的成本已經(jīng)相當(dāng)?shù)土耍驗槎叩挠脩?a target="_blank">接口幾乎一樣，已訓(xùn)練好的模型轉(zhuǎn)換成 OneFlow 的成本也足夠低。

客觀講，OneFlow 在完備性和易用性上，與 TensorFlow 和 PyTorch 相比還有差距。但是，OneFlow 的特色是效率高、擴展性好以及分布式特別容易使用，非常適合大規(guī)模人臉識別、大規(guī)模廣告推薦系統(tǒng)、以及類似 GPT-3 這種模型參數(shù)巨大的模型訓(xùn)練場景。

采訪的最后袁進(jìn)輝老師也毫不掩飾對人才的渴望，他表示 OneFlow 正在招聘機器學(xué)習(xí)工程師以及深度學(xué)習(xí)工程師，非常歡迎有識之士加入這個朝氣勃勃、渴望勝利的團隊。

編輯：jq