原标题：既不是业界首个也非框架，阿里妈妈 的XDL到底应该怎么理解？

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文｜赵赛坡

深度学习俨然已经是人工智能的代名词，也是各家巨头们争夺的重点领域。自 2015 年开始，包括 Google、百度、Facebook 等巨头公司先后开源了旗下的深度学习框架，旨在吸引更多开发者，从而抢占深度学习生态的话语权。

上周，阿里巴巴也加入这个赛道。根据媒体的报道，阿里旗下的阿里妈妈正式开源了其深度学习算法框架 X-Deep Learning（下文简称为 XDL）。在其官方宣传语里，提及了两个「首次」：阿里巴巴首次公开的深度学习框架以及业界首个面向超大规模高维稀疏数据场景的深度学习开源框架。

前一个「首次」不难理解，这也的确是阿里巴巴的首个深度学习开源项目，而后一个「首次」连同两个关键描述「超大规模高维稀疏数据场景」和「深度学习框架」，多少有些争议。

此「首次」非彼「首次」

正如上文所言，各大公司从 2015 年开始陆续开源了自家的深度学习框架。从时间上看，有几个典型代表，其一，2015 年 11 月， Google 开源了 TensorFlow 深度学习框架，过去三年间，TensorFlow 在开发者社区享有盛誉，已成为最为常用的深度学习框架之一。

其二，2016 年，百度开源了自研的深度学习平台 PaddlePaddle，也成为国内首个深度学习开源框架。

其三，2017 年初，Facebook 在 Torch 的基础上，针对 Python 语言发布了全新的机器学习框架 PyTorch。

如果以这个时间线来看，XDL 的确也无法称之为国内首个深度学习开源框架。

其次，此次 XDL 特别提到了「超大规模高维稀疏数据」，这里有必要稍微展开一下。

从定义上看，稀疏数据是指数据库二维表中含有大量空值的数据，但稀疏数据绝对不是无用数据，只不过是信息不完全的数据。

互联网拥有大量处理稀疏数据的应用场景，比如在线广告、搜索引擎以及智能推荐等等。作为阿里体系下的大数据处理子公司，阿里妈妈的确拥有这样的处理需求，但这个项目也绝不是所谓的业界「首次」。

稀疏数据的挑战也广泛存在于全球互联网巨头之中。比如，在线广告是 Google、Facebook 的重要收入来源，而搜索业务也是 Google、百度的核心业务，这些公司恰恰也是当下深度学习领域的代表公司，因而也具备应对大规模稀疏数据的能力。

以目前百度重点发力的信息流业务为例，其序列特性更强，也需要更多考虑历史信息，数据的特征空间变得更大，参数规模可达到千亿甚至万亿，模型大小达到TB 级别。这些超高维度的稀疏数据，给训练和在线部署都带来了极大挑战。

在今年 7 月的百度 AI 开发者大会上，随着 PaddlePaddle 3.0 的发布，百度也进一步展示了该框架对于大规模稀疏数据分布式模型训练的支持和优化。其新一代核心框架 Fluid 1.1的更新日志里明确写道：「支持千亿规模稀疏参数服务器，用于大规模多机异步训练，适用于推荐、广告等领域的点击率预估模型。」

因此，不管是正式发布时间还是具体应用的时间，XDL 都不具备「首次」的定义，如此这般的宣传实在有点误导公众。

此「框架」非彼「框架」

更进一步去看，XDL 对于「框架」的自我定位也多少有点问题。

深度学习框架的流行，既是因为各家巨头为了抢夺生态有利地位，也源自深度神经网络技术特点的必然趋势，这是因为，神经网络模型在基本结构单元、训练模式有很多通用的地方，利用封装的框架，可以有效减少处理神经模型的错误以及时间，能够大幅提升效率。

不管是 TensorFlow、Pytorch还是 PaddlePaddle，这些深度学习框架都有几个基本特点，主要包括如下几点：

建模能力：框架将神经网络的定义、计算和迭代训练抽象化；训练能力：尤其是是否支持并行训练能力；部署能力：尤其在当下边缘计算热火朝天的背景下，如何训练成果部署到设备中，也变得尤为重要。

当然，上述三点还是以比较粗线条的形式勾勒了一个深度学习框架的基本能力，不过值得注意的是，此次发布 的 XDL 似乎并不能真正满足上述基本要求。