超越 PyTorch 和 TensorFlow，这个国产框架有点东西

在深度学习领域，PyTorch、TensorFlow 等主流框架，毫无疑问占据绝大部分市场份额，就连百度这样级别的公司，也是花费了大量人力物力，堪堪将 PaddlePaddle 推入主流。

在这样资源主导、肉食者谋的竞争环境下 ，一家国产深度学习框架的创业公司 OneFlow 出现了。

它以处理大规模模型见长，甚至今年将全部源码和实验对比数据，在 GitHub 进行了开源。

质疑不可避免的出现了：OneFlow 这种擅长解决大模型训练的新架构有必要吗？深度学习框架的效率有那么重要吗？创业公司有可能在竞争中脱颖而出么？

我们借着 CosCon 20' 开源年会的机会，采访了一流科技 CEO 袁进辉，了解到了他和一流科技的工程师们，1300 多个日日夜夜、数十万行代码背后的故事。

2016 年 11 月，袁进辉在清华附近的一栋写字楼里，写下了 OneFlow 的第一版设计理念。此时的袁进辉刚刚从工作了近 4 年的微软亚洲研究院（MSRA）离职。

「MSRA 前员工」并不是袁进辉身上唯一的 tag，2003 年从西安电子科技大学本科毕业后，他被保送到清华大学计算机系继续直博学习，师从中国科学院院士、中国 AI 学科奠基人之一张钹教授。

2008 年袁进辉从清华大学毕业后，先后加入网易、360 搜索。他开发的鹰眼系统，被中国国家队作为日常训练辅助系统。除此之外，他在 MSRA 工作期间，专注于大规模机器学习平台，还研发出了当时世界上最快的主题模型训练算法和系统 LightLDA，被应用于微软在线广告系统。

LightLDA 于 2014 年面世，仅仅两年之后，独具慧眼的袁进辉就又萌生了一个大胆地猜想：随着业务需求和场景的丰富，能高效处理大模型训练的分布式深度学习框架，必然成为继 Hadoop、Spark 之后，数据智能时代基础设施的核心。

但是当时主流的深度学习框架都是由 Google、Amazon、Facebook 等大厂牵头开发的，即使是国内情况也类似。这由于开发深度学习框架不光需要雄厚的研发成本，更重要的是能耐得住寂寞，做好打持久战的准备，因此尚没有初创企业敢在该领域试水。

已有的深度学习框架都已经打的如火如荼了，一家初创企业，又搞出来一个新框架，会有用户买单吗？行动派袁进辉不但敢想，他还敢干。

敲下 OneFlow 第一行代码的时候，他还没想清楚详细地实现策略，更谈不上完善的业务逻辑。他的想法很简单，又很复杂，要做一款「开发者爱用」的产品。

2017 年 1 月，袁进辉成立一流科技，召集了 30 多位工程师，开启了 OneFlow 的正式「团战」。尽管大家对困难已经做了充分预估，但是随着开发的逐渐深入，涌现的重重困难还是出乎的团队的意料。

深度学习框架的技术非常复杂，况且 OneFlow 采用了一个全新的技术架构，没有先例可以参考，光是把技术设想跑通，就花了快两年时间。

从成立时一个孤独的工位，到如今精干的团队

强壮了这支国产深度学习框架的队伍

2018 年秋天，一流科技的发展进入了最艰难的阶段。产品研发迟迟不能定型，一些员工的耐心跟信心消耗殆尽，加上公司下轮融资一波三折，团队的士气和信心面临极大挑战。

在创业圈有个「18 个月魔咒」的说法，意思是一年半没看到希望，没有正反馈，创业团队的心态就会发生变化，失去耐心。袁进辉意识到，不能再等了，必须要尽早在真实场景去使用 OneFlow，让大家看到 OneFlow 的创新的确是有价值的， 从而形成正反馈。

2018 年 9 月，在经历了长达 1 年 9 个月的研发后，袁进辉和团队推出了 OneFlow 闭源版。当时 OneFlow 还没有开源，也存在大大小小的问题，但产品正式发布了，总算是给团队成员吃了个定心丸。

2018 年 11 月，幸运之神降临到一流科技。Google 推出了最强自然语言模型 BERT，开启了 NLP 新时代。这验证了袁进辉的预测，擅长处理大规模训练的新架构，是必须且必要的。

很快，一流科技的工程师就基于 OneFlow 支持了 BERT-Large 的分布式训练，这也是当时唯一一个支持分布式 BERT-Large 训练的框架，性能和处理速度远超已有的开源框架。 

OneFlow 异构分布式流式系统架构图

OneFlow 「一战成名」，这也为一流科技积累第一批头部互联网企业用户提供了契机。令人倍感意外的是，当时的袁进辉因为「仍对产品不满意」，所以选择了一条格外低调的路。

从 2018 年 9 月闭源版本发布，到 2020 年 7 月正式开源，袁进辉又用了 22 个月来打磨 OneFlow。他和团队一边持续优化经典模型，一边解决原来没预计到的问题，在袁进辉看来，哪怕是产品文档没做好，他都不会轻易把 OneFlow 推到台面上。

2020 年 7 月 31 日，OneFlow 正式在 GitHub 开源。这个以训练大规模模型著称的开源框架，第二次站到聚光灯下，完美诠释了四个字--效率为王。

深度学习框架版图几乎由美国企业主导

国内开源的深度学习框架版图中

只有 OneFlow 是由初创企业研发并开源

训练速度更快、GPU 利用率更高、多机加速比更高、运维成本更低、用户上手难度更低，五个强大优势让 OneFlow 能快速适应各个场景，并进行快速延展。袁进辉和团队对 OneFlow 的性能追求和优化，达到了极致。

近期，OneFlow 发布了 v0.2.0 版本，更新的性能优化多达 17 个，使得 CNN 和 BERT 的自动混合精度训练速度大幅提升。

开发团队还建立了一个名为 DLPerf 的开源项目，将实验环境、实验数据、可复现算法完全开源，测评了在相同的物理环境上（4台 V100 16G x8的机器），OneFlow 和其他几个主流框架在 ResNet50-v1.5 和 BERT-base 模型上的吞吐率及加速比。

7 个框架在 ResNet50-v1.5 模型上的吞吐率对比

结果证明 OneFlow 在单机单卡、多机多卡下的吞吐率都明显领先其他框架，成为在主流旗舰显卡（V100 16G）上训练 ResNet50-v1.5 和 BERT-base 模型最快的框架，OneFlow ResNet50-v1.5 AMP 单卡比 NVIDIA 深度优化过的 PyTorch 快 80%， 比 TensorFlow 2.3 快 35%。

具体评测报告可访问以下链接：

https://github.com/Oneflow-Inc/DLPerf

事实上，OneFlow 从诞生至今，受到的质疑并不在少数，「上车晚且生存空间狭小」是最主流的声音，对此袁进辉表现出了超乎寻常的坦然。

上不少从业者早期都对 OneFlow 持质疑态度

在他看来，深度学习框架本就是一个新生事物，技术和产业都在中早期，不存在上车早晚的问题。在技术收敛之前，性能高、易用性强、符合用户使用价值的产品，就会受到用户的青睐。

至于生存空间小一说，更是子虚乌有。开源让小公司和大公司的产品有机会公平竞技，优秀的新生框架挑战权威的框架，正是开源精神的内核之一。

质疑声并没有阻碍 OneFlow 的发展，相反，袁进辉和团队加快了 OneFlow 的升级和完善进程，更新优化性能、梳理开发者文档、收集社区反馈……这些努力和坚持，为 OneFlow 吸引了更多用户，其中不乏最初的「怀疑论者」。

OneFlow 开源后，吸引了众多铁粉

在 COSCon'20 中国开源年会上，袁进辉做了题为《深度学习训练系统演进》的分享，向所有开发者介绍了 OneFlow 下一步的开发规划，除了坚持效率为王、继续性能优化外，开发团队还在努力降低用户的学习成本和迁移成本。目前 PyTorch 用户迁移到 OneFlow 的成本已经相当低了，因为二者的用户接口几乎一样，已训练好的模型转换成 OneFlow 的成本也足够低。

点击播放袁进辉在 COSCon'20 的完整分享

客观讲，OneFlow 在完备性和易用性上，与 TensorFlow 和 PyTorch 相比还有差距。但是，OneFlow 的特色是效率高、扩展性好以及分布式特别容易使用，非常适合大规模人脸识别、大规模广告推荐系统、以及类似 GPT-3 这种模型参数巨大的模型训练场景。

采访的最后袁进辉老师也毫不掩饰对人才的渴望，他表示 OneFlow 正在招聘机器学习工程师以及深度学习工程师，非常欢迎有识之士加入这个朝气勃勃、渴望胜利的团队。

—— 完 ——

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