飞桨框架进阶3.0，深度学习领域的创新之作，集五大新特性于一身，引领行业潮流。

深度学习框架作为基础软件，极大地推动了人工智能技术的进展，为广泛的应用奠定了坚实基础。它们通过提供便捷、高度抽象的开发接口，让开发者能够专注于算法和模型设计，无需深究底层数据处理细节，大幅提高开发效率。自动微分功能则让开发者只需编写前向传播网络，反向传播自动完成。

飞桨，中国自主研发的深度学习平台，从1.0版本的静态图，到2.0版本的动态图与动静统一、训推一体，再到3.0版本的发布，完美融合了动态图的灵活性与静态图的高效性，支持模型混合并行训练。3.0版本专为大模型时代设计，开启新一代框架技术创新之路。

设计思想聚焦于两大核心：一是为开发者提供极致的开发体验，大幅减少学习成本和时间，同时提升便利性；二是从硬件适配角度出发，兼容并适配各种硬件设备，实现广泛的硬件适配性，同时优化硬件性能。同时，框架需适应AI技术发展趋势和产业实际需求。

技术发展方面，前沿技术如大语言模型、MOE、多模态和科学智能成为研究热点。随着模型复杂性的增加，计算瓶颈、存储瓶颈、访存瓶颈和通信瓶颈问题凸显，分布式训练和性能优化需求增强。在产业层面，框架需支持训练、压缩、推理全流程，提供完整、高效的解决方案，满足实际应用需求。

飞桨框架3.0遵循“动静统一、训推一体、自动并行、自动优化、广泛硬件适配”的设计理念，让开发者能够像写单机代码一样编写分布式代码，无需感知复杂通信和调度逻辑。它全面兼容2.x版本，推出动静统一自动并行、编译器自动优化、大模型训推一体、大模型多硬件适配四大新特性，显著提升开发效率和性能。

在架构设计上，飞桨框架由表示层、调度层、算子层和适配层构成。表示层负责计算图的表达与转换，调度层智能编排与优化代码执行，算子层由CINN和PHI组成，涵盖张量定义、算子定义、自动融合和算子内核实现，适配层实现与底层芯片的无缝对接。

飞桨3.0版本在架构上实现了高扩展中间表示PIR，通过统一中间表示，实现训练与推理一体化，支持复杂语义和大模型自动并行策略。神经网络编译器自动优化技术，通过自动融合和策略调优，显著提升模型性能。自动并行功能大幅降低大模型开发和性能优化门槛，开发者仅需少量张量切分标注，框架自动推导分布式切分状态，添加通信算子，自动寻找高效并行策略。

飞桨3.0面向大模型、异构多芯进行专属设计，向下适配异构多芯，向上一体化支撑大模型训练、推理。动静统一自动并行、编译器自动优化、大模型训推一体、大模型多硬件适配四大能力全面提升了服务产业的能力。

动静统一自动并行功能显著降低开发成本，通过少量张量切分标注，自动完成分布式信息推导和通信算子添加，自动寻找高效并行策略。编译器自动优化技术提升性能，支持多种模型高效训练与推理，显著提高生成式模型推理性能。大模型训推一体特性提供统一开发体验，大幅加速RLHF训练过程和推理量化场景。大模型多硬件适配机制优化硬件兼容性，降低接入成本，提升调度效率和端到端性能。

飞桨框架3.0面向开发者开放Beta版本，所有开发接口与2.0版本完全兼容，诚邀广大开发者参与使用和反馈，共同推动深度学习技术的发展。