AI 框架使用排行：TensorFlow名列榜首
极客时间编辑部
讲述：丁婵大小：1.31M时长：02:52
近日，OrionX 开展了一项调查，向用户展示了二十几种 AI 框架，询问他们是否打算使用某框架、是否已经在使用某框架，或者是否认为自己是专家。
调查结果显示，很少有人自称是所有框架方面的专家，平均比例只在 2% 左右。大部分用户表示他们熟悉大量的 AI 框架，但并不认为自己已经达到专家水平。
TensorFlow 和 Scikit Learn 是两种最受欢迎的框架，分别有 9% 和 12% 的人自称是这种框架方面的专家。IBM Watson 是使用率排名第三的 AI 框架，Spark-MLlib 名列第四。
令人惊讶的是，所有 24 种框架都有各自的粉丝和拥趸。因此，虽然这些都是机器学习工具集，但它们并不能完全取代对方，这意味着像 TensorFlow 和 Sciket Learn 这样的流行框架并不会淘汰其他框架。
在规模方面，调查对象们所从事的 AI 项目的平均数据量为 442 TB，最大单个项目的平均数据量为 235 TB。因此，平均数据量来看，调查中的典型企业似乎都在从事一些很大的项目。
然而，这一数据其实具有欺骗性。从中位数的维度来看，AI 项目总数据量的中位数仅为 17 TB。
平均数和中位数之间差异这么大，合理的解释就是，有一小部分的大型项目让数值出现了很大程度的偏差。可以看出，AI 趋势仍处于起步阶段，目前只有少数企业在开展极其庞大的 AI 项目。
AI 项目的平均集群大小也可以佐证这一观点，60% 以上的调查对象拥有节点数量不到 128 个的集群，一大批调查对象使用节点数量不到 32 个的集群。另一方面，仅 20% 的调查对象声称集群的节点数量在 512 个到 1024 个之间。这也证实了目前尚处于 AI 发展的早期阶段。
在加速器方面，80% 的调查对象使用英伟达 GPU 加速器或熟悉英伟达 GPU 加速器。 AMD GPU 和谷歌 TPU 的熟悉度和使用率不相上下，都是 60% 多一点，而英特尔的 Altera FPGA 排在第四位。
出人意料的是，调查对象很熟悉或在使用榜单上不大知名的技术，就连榜单上知名度及使用量最小的硬件也被 25% 的调查对象所认可。可以看出，实际的客户熟悉行情，他们知道这个市场的大小玩家。
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