AI 技术栈层次
人工智能技术的快速发展带来了复杂多样的软硬件生态系统。为了更好地理解和利用这些技术，我们提出了一种新的分层方法来分析AI技术栈。这种分层不仅有助于我们理清各种技术之间的关系，还为开发者、研究者和决策者提供了一个系统化的视角来审视整个AI生态系统。
AI 技术栈通常包含以下层次：
- 系统软件层：设备驱动程序、底层 API
- 运行时环境层：执行环境和运行时库
- 编程模型和语言层：特定于硬件的编程语言和模型
- 计算库层：优化的数学和深度学习库
- 框架模型层：高级深度学习框架
系统软件层是整个技术栈的基础，它直接与硬件交互，提供底层的驱动程序和API。这一层的设计和优化直接影响了整个系统的性能和稳定性。运行时环境层则在系统软件之上提供了一个抽象层，使得上层应用能够更加高效地利用硬件资源。
编程模型和语言层是开发者与系统交互的主要接口。不同的编程模型和语言反映了不同的计算范式和抽象级别，从而影响了开发效率和代码可移植性。计算库层提供了高度优化的数学和机器学习算法实现，是提升性能的关键所在。最上层的框架模型层则为开发者提供了高级的API和工具，大大简化了AI模型的开发和部署过程。