AI 系统组成

如图所示，大致可以将 AI 系统分为以下几个具体的方向：

AI 训练与推理框架

AI 框架不仅仅是指如 PyTorch 等训练框架，还包括推理框架。其负责提供用户前端的 AI 编程语言，接口和工具链。负责静态程序分析与计算图构建，编译优化等工作。AI 框架本身通过提供供用户编程的 API 获取用户表达的模型，数据读取等意图，在静态程序分析阶段完成尽可能的自动前向计算图构建，自动求导补全反向传播计算图，计算图整体编译优化，算子内循环编译优化等。

这一层尽可能让用户表达目标任务与 AI 算法，尽量少让用户关注底层实现（例如到底 AI 框架的实现是通过声明式编程方式还是命令式编程方式）是提升开发体验的较好的手段，但是过度的抽象会丧失灵活性的表达，在模型发展较快迭代频繁的时期用户还需要体验层兼顾灵活性和可调试性。开发体验层会调用编排底层框架的接口提供更加简洁的用户开发体验。包括并不限于以下领域：

AI 编译与计算架构

AI 框架充分赋能深度学习领域，为 AI 算法的开发者提供了极大便利。早期的 AI 框架主要应用于学术界，如 Theano、torch 等，随着深度学习的快速发展以及在工业界的不断拓展，不断有新的 AI 框架被提出以满足不同场景的应用。

但是随着 AI 技术应用的全面发展，各厂家根据自身业务场景的需求，在 AI 硬件和算法上不断优化和探索，AI 系统的体系结构越来越复杂，更多新的 AI 加速芯片被提出来，其设计变得更加多样化，AI 框架运行的硬件环境和算法也趋于更多样和复杂，单一 AI 框架已经无法满足和平衡所有特性。所以，为了提供不同框架和硬件体系结构之间的迁移性，ONNX 等中间 IR 被提出，其定义了表示神经网络模型的统一格式，以促进不同 AI 框架之间的模型转换。

为了实现硬件的多样性，需要将神经网络模型计算映射到不同架构的硬件中执行。在通用硬件上，高度优化的线性代数库为神经网络模型计算提供了基础加速库。此外，大多数硬件供应商还发布了专属的神经网络模型计算优化库，如：MKL-DNN 和 cuDNN 等，但基于基础加速库的优化往往落后于深度学习算法模型的更新，且大多数情况下需要针对不同的平台进行定制化的开发。

为了解决多硬件平台上的性能优化的问题，多种 AI 编译器被提出并得到了普及和应用，比如：TVM ，Glow，XLA 和 Jittor 等。AI 编译器以神经网络模型作为输入，将 AI 计算任务通过一层或多层中间表达 IR 进行翻译和优化，最后转化为目标硬件上可执行的代码，与传统的编译器（LLVM）类似，AI 编译器也采用前端、中间表示和后端分层设计的方式。

目前，业界主流的芯片公司和大型互联网公司等都在 AI 编译器进行了大量的投入来推进相关技术的发展。与传统编译器相比，AI 编译器是一个领域特定的编译器，有四个明显的特征：

AI 编译与计算架构负责 AI 模型在真正运行前的编译和系统运行时的动态调度与优化。当获取的网络模型计算图部署于单卡、多卡甚至是分布式 AI 集群的环境，运行期的框架需要对整体的计算图按照执行顺序调度算子与任务的执行、多路复用资源，做好内存等资源的分配与释放。包括并不限于以下部分：

AI 硬件与体系结构

负责程序的真正执行、互联与加速。在更广的层面，作业与作业间需要平台提供调度，运行期资源分配与环境隔离。包括并不限于以下部分：

虽然 AI 系统在总的方向上分为开发体验层、框架层、编译与运行时和硬件体系结构和 AI 芯片 4 层结构。但是我们将在后续章节中，将会围绕核心系统软硬件，如 AI 训练和推理框架，AI 编译器，AI 芯片，部分涉及更广泛的 AI 系统生态中的重要内容如算法等展开介绍。

AI 系统生态

除了以上重要的 AI 系统构成之外，随着人工智能应用越来越广泛，我们还可以看到更广泛的 AI 系统生态的构成。其中包含以下领域：

核心系统软硬件

通过核心系统软硬件，底层的基础架构已经可以给上层提供算力，存储，网络等资源池，可以按需给需要执行的深度学习作业隔离出指定规格的资源，执行深度学习作业，类似传统操作系统已经完成底层硬件的抽象与资源隔离，只需要用户的应用提交到系统中被执行和管理。

AI 算法和框架

通过深度学习算法与框架，用户可以表达模型设计和训练配置等需求，就像给提供了一套特定领域的“编程语言”，并且提供了相应的编译器及工具链可以翻译成运行时软硬件环境可以执行的指令。

更广泛生态

随着深度学习高速发展，更大的搜索空间，运行时才能获取的数据，模型安全与隐私，部署推理的多样化需求变得日益迫切，我们需要考虑除训练以外更多的 AI 系统问题。

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