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飞桨致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。具有以下特点：同时支持动态图和静态图，兼顾灵活性和效率；精选应用效果最佳算法模型并提供官方支持；真正源于产业实践，提供业界最强的超大规模并行深度学习能力；推理引擎一体化设计，提供训练到多端推理的无缝对接；唯一提供系统化技术服务与支持的深度学习平台
文心大模型5.1正式上线
搜索能力登顶国内，预训练成本仅为业界 6%
动静统一自动并行只需在单卡基础上进行少量的张量切分标记，飞桨能自动寻找最高效的分布式并行策略，大幅度降低了产业开发和训练的成本，使开发者能够更专注于模型和算法的创新。大模型训推一体同一套框架支持训练和推理，实现训练、推理代码复用和无缝衔接，为大模型的全流程提供了统一的开发体验和极致的训练效率，为产业提供了极致的开发体验。科学计算高阶微分提供高阶自动微分、复数运算、傅里叶变换、编译优化、分布式训练等能力支撑，支持数学、力学、材料、气象、生物等领域科学探索，微分方程求解速度大幅提升。神经网络编译器采用框架一体化设计，支持生成式模型、科学计算模型等多种模型的高效训练与可变形状推理，在计算灵活性与高性能之间提供了良好的平衡点，显著降低性能优化成本。异构多芯适配成熟且完善的多硬件统一适配方案，通过标准化接口屏蔽了不同芯片软件栈开发接口差异，实现可插拔架构，支撑硬件厂商合入4001个PR，包括26584个commits。
只需在单卡基础上进行少量的张量切分标记，飞桨能自动寻找最高效的分布式并行策略，大幅度降低了产业开发和训练的成本，使开发者能够更专注于模型和算法的创新。
同一套框架支持训练和推理，实现训练、推理代码复用和无缝衔接，为大模型的全流程提供了统一的开发体验和极致的训练效率，为产业提供了极致的开发体验。
提供高阶自动微分、复数运算、傅里叶变换、编译优化、分布式训练等能力支撑，支持数学、力学、材料、气象、生物等领域科学探索，微分方程求解速度大幅提升。
采用框架一体化设计，支持生成式模型、科学计算模型等多种模型的高效训练与可变形状推理，在计算灵活性与高性能之间提供了良好的平衡点，显著降低性能优化成本。
成熟且完善的多硬件统一适配方案，通过标准化接口屏蔽了不同芯片软件栈开发接口差异，实现可插拔架构，支撑硬件厂商合入4001个PR，包括26584个commits。
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