详细介绍
OneFlow 是一个专注于可扩展训练与高效分布式执行的深度学习框架，目标是在大规模训练场景下提供简单的编程模型与高性能执行。它支持分布式数据并行与模型并行策略，并为生产级训练提供稳定的工程能力，适用于研究与企业场景。
主要特性
- 高效的分布式训练调度与通信优化。
- 模块化算子与自定义算子支持，便于移植与扩展。
- 面向生产的流水线与模型并行方案。
- 丰富的部署示例与算子优化工具。
使用场景
OneFlow 适合大规模训练、分布式训练集群、模型并行场景与需要工程化支持的企业级训练流程。常见于科研实验室、AI 平台与需要大规模模型训练的团队。
技术特点
框架在调度、内存管理与通信层面做了大量优化，支持 CUDA 等加速后端，并提供与主流工具链的集成能力，便于将研究原型迁移到生产环境。