4月1日，中国首次独立研发，开放资源和丰富功能的桨式舞会宣布，新一代桨式式框架3.0的正式发布，其五种主要技术，例如“一种动态，寂静和自动相似性”，以加速培训并推动大型模型。随着大型模型中的基础设施“基础设施”，对框架的深入研究的重要性变得越来越众所周知。诸如伟大的模型培训和推理之类的任务与深入学习框架的发展和支持密不可分。 PaddlePaddle Framework 3.0从基础硬件适应到设计概念的顶级开发经验，实现了全面的发展，并建立了新的基准标准构图指标，例如培训，性能和兼容性的效率。 Kabilang Sa Mga Ito，Ang Limang Mga Bagong Teknolohiya，Tulad ng“ Pinag-Isang dinamikong at static na awtomatikong paralleleism”，“ IsinaPagsulong ng Modelo的Ma Ang恶性帕格萨萨尼，“ Pang-Agham NA计算先进的Na Pagkakaiba”，“神经网络编译器”，在“异源多核适应”中Ng Mataas Na Gastos SA的实践，对贫困的理解效率低，痛苦，痛苦，痛苦，痛苦，痛苦，痛苦和痛苦的苦难。
PaddlePaddle提出的“统一自动运动和沉默的自动相似性”大大降低了大型模型开发的提升成本，并允许算法更改以恢复主要价值的创建；同时，“综合培训和晋升”设计的概念破坏了培训和推理之间的分离。通过完整的优化优化，PaddlePaddle Framework 3.0可以支持许多OPEN大型模型的来源，用于高性能识别，并在DeepSeek V3/R1中实现剩余的性能。当前，PaddlePaddle Framework 3.0支持许多基本型号，例如Wenxin 4.5和Wenxin X1，并且Deviceek-R1全血单基机器部署吞吐量的版本增加了一倍。通过现代算法技术，PaddlePaddle创造了低层次识别服务，高吞吐量和低计算强度值得一键。同时，在智能领域，桨式框架3.0锚是探索科学并提高解决海关方程的速度的需求。使用高级自动差异和神经网络编译器技术，差分方程的解决方案被加速，速度比Pytorch应该在录音机之后的2.6版本快115％。桨板也广泛地适应了主流开放资源Of计算科学工具，例如deepxde和modulus，并且已成为默认的deepxde的后端。它显示的科学和智能潜力在气象预言，生命科学，航空航天和其他领域中具有广泛的应用。此外，就计算速度而言，创新的神经网络cinn cinn取得了显着的性能提高，并且实施某些操作员的速度高4倍，并且该模型的端到端培训的速度提高了27.4％。在硬件改编方面，PaddlePaddle Framework 3.0推出了多芯片统一的改编解决方案，以生成“一次性开发，全堆栈扩展”的生态系统。目前，支持60多个主流芯片，涵盖培训簇，自动驾驶，智能终端和其他情况。开发人员只需要编写代码副本即可实现无缝的跨芯片转移，并且硬件适应成本减少80％。公共信息显示，PaddlePaddle在2016年初首次转向采购，并于2018年发布了1.0版，填补了 - 深度研究的研究大纲；随着2021.0版本的发布，动态图的成熟而完整的模型引领了行业，更强大的分布式培训功能以及易用性和灵活性；现在，发布了桨式框架3.0，专门为大型型号设计，开放了具有五个主要功能的大型型号的时期。 2024年10月，Paddlepaddle Wenxin Ecology收集了1808万开发人员，为430,000家企业和机构提供了服务，并创建了101万款型号。 （Qingshan）
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