4月3日，百度正式推出了飞桨框架3.0版。这一全新版本在设计理念上实现了全面进化，特别针对大模型的开发和推理需求，提供了五大核心特性，力求成为深度学习框架领域的领先者。随着大模型在各行各业的广泛应用，深度学习框架的作用愈发重要，而飞桨框架3.0正是为此而生。
首先，飞桨框架引入了 “动静统一自动并行” 技术，显著降低了大模型的开发和训练成本，让算法创新更专注于核心价值的创造。此外，它的 “训推一体” 设计理念有效打破了训练与推理之间的壁垒，通过深度优化，框架能够支持多款开源大模型的高性能推理，甚至在 DeepSeek V3/R1平台上实现了显著的性能提升。
在科学智能领域，飞桨框架3.0还专注于科学前沿的探索，例如提升微分方程的求解速度。得益于高阶自动微分和神经网络编译器技术，框架的求解速度比 PyTorch 经过编译优化的版本平均快了115%。此外，飞桨对 DeepXDE 和 Modulus 等主流开源科学计算工具进行了广泛适配，成为 DeepXDE 的默认推荐后端，进一步拓展了其在气象预测、生命科学和航空航天等领域的应用价值。
在运算性能方面，飞桨3.0通过自研的神经网络编译器 CINN，显著提升了运算速度。在 A100平台上进行的性能测试显示，经过编译优化的算子运行速度提高了4倍，且在使用超过60个模型的实验中，有超过60% 的模型表现出显著性能提升，平均提升达到27.4%。
此外，飞桨框架3.0还推出了多芯片统一适配方案，构建了 “一次开发，全栈部署” 的生态体系，目前已支持超过60个芯片系列。开发者只需编写一份代码，便能在不同芯片上顺利运行，实现业务的跨芯片迁移。截至2024年10月，飞桨文心生态已聚集1808万开发者，服务了43万家企业，创建了101万个模型，彰显出其强大的市场影响力。
飞桨框架3.0现已向开发者开放，并与2.0版本的开发接口兼容，为开发者提供了更多的选择和便利。

百度发布飞桨框架3.0，助力大模型时代的智能开发