本文转载自公众号 Robinly，整理自Robin.ly硅谷交流活动。Robin.ly创始人Alex Ren，邀请到Caffe作者贾扬清博士与大家分享从Caffe到PyTorch的AI基础架构演进，以及AI时代软件开发的趋势和挑战。
从Caffe 到 PyTorch
Alex: 最早的时候听说Caffe是你的一个side project，不是你论文的主要内容。当时开发Caffe的初衷是什么？中间经历过什么过程，可以给大家讲一下吗？
贾扬清: 主要的原因也是因为AI research，以前researcher写code，像Matlab之类的，很难reproduce。在2011年，2012年的时候大家还没有太强的reproduceable research的这样的想法，所以在AlexNet的paper出来之后呢，大家都没办法有一个比较reliable的平台，来实现它的结果。当时我们在Berkeley希望用Caffe来推动独立研究，所以当时内部开始试图来呈现它的结果，相当是一个于side results。整个过程大概做了两个月。
Alex: 后来到了Facebook之后继续做Caffe你有遇到什么新的问题吗？
贾扬清: Caffe因为已经六年多了，所以当时有很多历史遗留问题。最开始做Caffe的时候大家都是照着computer vision的模式来做的，所以很多design都是在CV方面比较make sense，在NLP等其他地方都相对比较难一些。当时整个modular design还没有太清楚。Facebook在15年的时候其实很多产品里都还在用Caffe的runtime来部署，但是后来整个flexibility都会有些问题，所以这也是我们后来写Caffe2跟PyTorch的原因。