2018年了，MXNet 发展的如何了？
2018 年对于 MXNet 来说是一个非常重要的年份，它标志着该项目进入了一个更加成熟、更加稳定，并且在某些领域展现出更强劲增长势头的阶段。虽然深度学习框架的竞争依然激烈，但 MXNet 在这一年里通过持续的迭代更新、社区活跃度的提升以及在特定领域的深入耕耘，巩固了自己的地位并吸引了新的用户。
下面我将从几个关键方面详细讲述 MXNet 在 2018 年的发展情况：
1. 技术迭代与性能优化
新版本发布与功能增强: 2018 年 MXNet 发布了多个版本（如 1.3.x 系列），持续引入新的功能和优化。这些更新主要集中在：
更优化的后端支持: 持续改进对 NVIDIA CUDA 和 cuDNN 的支持，以及对 Intel MKL、OpenBLAS 等 CPU 优化库的集成，以提供更快的训练和推理速度。
混合精度训练 (Mixed Precision Training): 对半精度浮点数（FP16）的支持进一步完善，允许用户在训练时利用 FP16 来加速计算并减少显存占用，这对于在有限硬件上训练大型模型非常关键。
动态图支持的改进: 虽然 MXNet 以其混合式前端（命令式和符号式结合）著称，但对动态图（imperative style）的改进，使其在模型开发和调试方面更加灵活，用户可以像使用 NumPy 一样方便地编写和调试模型。
分布式训练的增强: MXNet 一直是分布式训练的强项，2018 年在通信效率、任务分配策略等方面进行了优化，使得在大规模集群上训练模型更加高效和稳定。例如，对 Horovod 的集成支持得到了进一步加强。
新算子和 Layer 的加入: 为了支持更广泛的模型架构和研究需求，MXNet 不断添加新的算子（operators）和层（layers），例如在 RNN、Transformer 等模型中常用的算子。
性能基准测试表现: 在一些公开的性能基准测试中，MXNet 持续保持着其在某些模型和硬件上的领先地位。例如，在图像分类（如 ResNet）、目标检测（如 YOLO, SSD）等任务上，MXNet 的训练速度和推理速度都表现出色，尤其是在多 GPU 和分布式训练场景下。
2. 生态系统与社区发展
Gluon API 的成熟: Gluon API 是 MXNet 的一个核心优势，它提供了易于使用的 Python 接口，允许用户以声明式或命令式的方式构建和训练模型。在 2018 年，Gluon API 得到了进一步的完善和稳定，吸引了更多习惯于 PyTorch 等框架的开发者。
GluonCV 的快速发展: GluonCV 是 MXNet 生态系统中专注于计算机视觉任务的库。在 2018 年，GluonCV 取得了显著的进步，包含了大量预训练模型（如 Mask RCNN, YOLO, SSD, Faster RCNN 等），提供了易于使用的 API，并保持了与最新研究成果的同步。这使得研究人员和工程师能够更快速地实现和部署视觉模型。
GluonNLP 的持续耕耘: GluonNLP 是专注于自然语言处理的库。虽然相比 GluonCV 可能略显低调，但也在持续更新，支持 Transformer、BERT 等热门模型，并提供预训练模型和相关工具。
社区活跃度与贡献: 2018 年 MXNet 的社区依然保持着较高的活跃度。
GitHub Star 和 Pull Request: 尽管其他框架可能在某些指标上更突出，但 MXNet 在 GitHub 上的关注度（star 数）和贡献量依然可观，显示了其稳定用户群体的存在。
用户社区与论坛: Stack Overflow、MXNet 官方论坛和邮件列表等平台提供了用户交流和获取帮助的渠道。2018 年社区中的讨论和问题解答仍然活跃。
第三方集成: 许多第三方库和框架也加强了与 MXNet 的集成，例如 ONNX（Open Neural Network Exchange）对 MXNet 的支持，使得 MXNet 模型可以更容易地与其他框架和部署平台进行互操作。
AWS 的持续支持: 作为 AWS 的深度学习首选框架，AWS 对 MXNet 的投入在 2018 年得到了延续。AWS SageMaker 等服务提供了对 MXNet 的良好支持，并且 AWS 在其内部也有广泛使用 MXNet。这种强有力的企业支持为 MXNet 的发展提供了坚实的后盾，也为企业用户带来了信心。
3. 跨平台部署与移动端支持
MXNet Model Server: 2018 年，MXNet Model Server 成熟度进一步提高，为在各种环境中（包括生产环境）部署 MXNet 模型提供了强大的支持，包括 REST API 接口、模型管理等功能。
移动端与嵌入式设备: MXNet 早期就非常重视移动端和嵌入式设备的部署。在 2018 年，MXNet Continues to enhance its support for platforms like ARM, iOS, and Android. The lightweight nature of MXNet, coupled with its efficient inference engine, made it a viable choice for edge computing scenarios.
4. 竞争格局与市场定位
2018 年，深度学习框架的市场竞争依然非常激烈。TensorFlow 和 PyTorch 是主要的竞争者，它们在用户基数、生态系统完善度和研究界的热度上占据优势。
然而，MXNet 在其混合式前端带来的灵活性、出色的分布式训练能力、以及在某些特定场景（如 AWS 生态、对某些模型的高效支持）的优势，使其在市场中仍然占据着一席之地。
作为 AWS 的首选框架: 这为其提供了稳定的企业用户基础和发展动力。
GluonCV 的成功: 在计算机视觉领域，GluonCV 的易用性和丰富模型库，使其成为一个非常有竞争力的选择。
性能优势: 在需要极致性能和大规模分布式训练的场景下，MXNet 仍然是值得考虑的框架。
总结
总而言之，2018 年是 MXNet 稳步发展和持续成熟的一年。它在技术上不断进行迭代和优化，提高了训练和推理的性能；在生态系统上，Gluon API 和 GluonCV 等库的成熟吸引了更多用户；社区活跃度保持在较高水平；并且得到了 AWS 的强力支持。
尽管面临着 TensorFlow 和 PyTorch 强大的竞争，MXNet 凭借其在灵活性、分布式训练、跨平台部署以及特定领域的优势，在 2018 年巩固了自己的地位，并且持续吸引着对这些特性有需求的开发者和企业。可以说，在 2018 年，MXNet 展现出了一个成熟、可靠且在特定领域具有强大竞争力的深度学习框架的形象。
下面我将从几个关键方面详细讲述 MXNet 在 2018 年的发展情况：
1. 技术迭代与性能优化
新版本发布与功能增强: 2018 年 MXNet 发布了多个版本（如 1.3.x 系列），持续引入新的功能和优化。这些更新主要集中在：
更优化的后端支持: 持续改进对 NVIDIA CUDA 和 cuDNN 的支持，以及对 Intel MKL、OpenBLAS 等 CPU 优化库的集成，以提供更快的训练和推理速度。
混合精度训练 (Mixed Precision Training): 对半精度浮点数（FP16）的支持进一步完善，允许用户在训练时利用 FP16 来加速计算并减少显存占用，这对于在有限硬件上训练大型模型非常关键。
动态图支持的改进: 虽然 MXNet 以其混合式前端（命令式和符号式结合）著称，但对动态图（imperative style）的改进，使其在模型开发和调试方面更加灵活，用户可以像使用 NumPy 一样方便地编写和调试模型。
分布式训练的增强: MXNet 一直是分布式训练的强项，2018 年在通信效率、任务分配策略等方面进行了优化，使得在大规模集群上训练模型更加高效和稳定。例如，对 Horovod 的集成支持得到了进一步加强。
新算子和 Layer 的加入: 为了支持更广泛的模型架构和研究需求，MXNet 不断添加新的算子（operators）和层（layers），例如在 RNN、Transformer 等模型中常用的算子。
性能基准测试表现: 在一些公开的性能基准测试中，MXNet 持续保持着其在某些模型和硬件上的领先地位。例如，在图像分类（如 ResNet）、目标检测（如 YOLO, SSD）等任务上，MXNet 的训练速度和推理速度都表现出色，尤其是在多 GPU 和分布式训练场景下。
2. 生态系统与社区发展
Gluon API 的成熟: Gluon API 是 MXNet 的一个核心优势，它提供了易于使用的 Python 接口，允许用户以声明式或命令式的方式构建和训练模型。在 2018 年，Gluon API 得到了进一步的完善和稳定，吸引了更多习惯于 PyTorch 等框架的开发者。
GluonCV 的快速发展: GluonCV 是 MXNet 生态系统中专注于计算机视觉任务的库。在 2018 年，GluonCV 取得了显著的进步，包含了大量预训练模型（如 Mask RCNN, YOLO, SSD, Faster RCNN 等），提供了易于使用的 API，并保持了与最新研究成果的同步。这使得研究人员和工程师能够更快速地实现和部署视觉模型。
GluonNLP 的持续耕耘: GluonNLP 是专注于自然语言处理的库。虽然相比 GluonCV 可能略显低调，但也在持续更新，支持 Transformer、BERT 等热门模型，并提供预训练模型和相关工具。
社区活跃度与贡献: 2018 年 MXNet 的社区依然保持着较高的活跃度。
GitHub Star 和 Pull Request: 尽管其他框架可能在某些指标上更突出，但 MXNet 在 GitHub 上的关注度（star 数）和贡献量依然可观，显示了其稳定用户群体的存在。
用户社区与论坛: Stack Overflow、MXNet 官方论坛和邮件列表等平台提供了用户交流和获取帮助的渠道。2018 年社区中的讨论和问题解答仍然活跃。
第三方集成: 许多第三方库和框架也加强了与 MXNet 的集成，例如 ONNX（Open Neural Network Exchange）对 MXNet 的支持，使得 MXNet 模型可以更容易地与其他框架和部署平台进行互操作。
AWS 的持续支持: 作为 AWS 的深度学习首选框架，AWS 对 MXNet 的投入在 2018 年得到了延续。AWS SageMaker 等服务提供了对 MXNet 的良好支持，并且 AWS 在其内部也有广泛使用 MXNet。这种强有力的企业支持为 MXNet 的发展提供了坚实的后盾，也为企业用户带来了信心。
3. 跨平台部署与移动端支持
MXNet Model Server: 2018 年，MXNet Model Server 成熟度进一步提高，为在各种环境中（包括生产环境）部署 MXNet 模型提供了强大的支持，包括 REST API 接口、模型管理等功能。
移动端与嵌入式设备: MXNet 早期就非常重视移动端和嵌入式设备的部署。在 2018 年，MXNet Continues to enhance its support for platforms like ARM, iOS, and Android. The lightweight nature of MXNet, coupled with its efficient inference engine, made it a viable choice for edge computing scenarios.
4. 竞争格局与市场定位
2018 年，深度学习框架的市场竞争依然非常激烈。TensorFlow 和 PyTorch 是主要的竞争者，它们在用户基数、生态系统完善度和研究界的热度上占据优势。
然而，MXNet 在其混合式前端带来的灵活性、出色的分布式训练能力、以及在某些特定场景（如 AWS 生态、对某些模型的高效支持）的优势，使其在市场中仍然占据着一席之地。
作为 AWS 的首选框架: 这为其提供了稳定的企业用户基础和发展动力。
GluonCV 的成功: 在计算机视觉领域，GluonCV 的易用性和丰富模型库，使其成为一个非常有竞争力的选择。
性能优势: 在需要极致性能和大规模分布式训练的场景下，MXNet 仍然是值得考虑的框架。
总结
总而言之，2018 年是 MXNet 稳步发展和持续成熟的一年。它在技术上不断进行迭代和优化，提高了训练和推理的性能；在生态系统上，Gluon API 和 GluonCV 等库的成熟吸引了更多用户；社区活跃度保持在较高水平；并且得到了 AWS 的强力支持。
尽管面临着 TensorFlow 和 PyTorch 强大的竞争，MXNet 凭借其在灵活性、分布式训练、跨平台部署以及特定领域的优势，在 2018 年巩固了自己的地位，并且持续吸引着对这些特性有需求的开发者和企业。可以说，在 2018 年，MXNet 展现出了一个成熟、可靠且在特定领域具有强大竞争力的深度学习框架的形象。
网友意见
2015是深度学习框架的黄金一年，到了2018年，我倒是感觉已经进入稳定期。两个月前跟tensorflow团队聊了一次，在讨论未来五年大方向时，包括jeff dean在内都赞同框架本身已经是进入稳定期，tf因为有包括搜索和广告在内的重要用户，所以大变动可能性不高。mxnet同样也是这样，amazon内部和多个大的aws用户的产品都依赖mxnet。可以预见，未来的大趋势是让前端更好用，更加稳定，而且不断改进性能，特别的是新模型和新硬件。
同时，我们也注意到深度学习应用的普及在加速。很大一部分新用户其实不关心是用什么框架，而是如何快速上手某个算法，并应用到自己的研究或者公司项目中去。所以一年前开始mxnet社区开始了下面这四个项目：
- 面向初学应用的深度学习教程：动手学深度学习 - 动手学深度学习 文档。过去一年里这个网站有超过一百万的浏览，PDF也被下载十万+次。同时配套社区的评论也超过了五千。
- 快速上手最新的CV和NLP模型：GluonCV: a Deep Learning Toolkit for Computer Vision，http://gluon-nlp.mxnet.io/ 这两个项目复现了数十篇重要论文，有些模型比目前最好的公开版本还要好，也做了一些研究性的工作。之后会写blog来介绍。
- 2018年是新AI硬件涌现的一年，预计之后几年还会加速。mxnet社区分流了很多人力去开发http://tvm.ai/ 。例如天奇在过去一年半主要在做TVM。TVM使得训练好的模型能够很简单的高效的部署到各个平台上（Intel CPU/GPU，Nvidia GPU，ARM CPU/GPU，TPU类似的新硬件）。目标是“train once, deploy everywhere”
我的个人建议是，框架只是一个工具，是为应用服务。我们的目标应该是深度学习本身，包括了解各个算法，知道state-of-the-art中的各种细节，和懂得如何将技术应用到实际中去。在学习算法的过程中了解框架的使用，从而使得你的开发更快。所以，如果你想：
- 学习深度学习技术，可以参考《动手学深度学习》这个教程。
- 有了一定的知识，而有关注的模型。如果这个模型刚好在GluonCV和GluonNLP中，可以去了解重复state-of-the-art结果的各种细节和trick，并用它们来进行快速开发。
- 想知道如何部署训练好的模型，特别是关心性能和新的平台，可以参考TVM。
如果你有不同的想法，欢迎跟我们留言 :)
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