飞桨 PaddlePaddle 是百度发起的源于产业实践的开源深度学习平台，提供从核心框架、模型开发工具链到多硬件适配的完整技术栈。平台以“动静统一、自动并行”为核心设计理念，开发者只需在单卡代码基础上添加少量张量切分标记，即可自动获得最高效的分布式并行策略，大幅降低大模型产业开发与训练成本，让开发者更专注于模型与算法创新。
飞桨框架 3.0 采用大模型训推一体的架构，同一套框架同时支持训练与推理，实现代码复用与无缝衔接，为大模型全流程提供统一的开发体验和极致的训练效率。平台内置神经网络编译器，基于框架一体化设计，支持生成式模型、科学计算模型等多种模型的高效训练与可变形状推理，在计算灵活性与高性能之间取得平衡，显著降低性能优化成本。同时，飞桨提供科学计算所需的高阶自动微分、复数运算、傅里叶变换、编译优化与分布式训练能力，可服务于数学、力学、材料、气象、生物等领域的科学探索。
在硬件生态方面，飞桨具备成熟完善的多硬件统一适配方案，通过标准化接口屏蔽不同芯片软件栈的差异，实现可插拔架构，已支撑硬件厂商合入 4001 个 PR（包含 26584 个 commits），覆盖英伟达、昆仑芯、海光、寒武纪、昇腾、燧原、太初、沐曦、天数等主流芯片。此外，平台提供产业级开源模型库，算法总数超过 600 个，涵盖 PaddleNLP、PaddleOCR、PaddleSpeech、PaddleDetection、PaddleSeg、PaddleX 等面向不同场景的开发套件，并配套 FastDeploy 推理部署工具、ERNIEKit 模型微调工具与 PaddleFormers 模型库，支撑端-边-云多硬件、多操作系统的推理部署。
飞桨还通过飞桨星河社区提供在线编程环境、海量数据集、免费 GPU 算力及丰富的教程和比赛，适合不同层次的开发者快速入门与进阶。平台已广泛应用于工业制造、智慧能源、城市治理、科学研究、金融、医疗、教育等众多行业，是面向大模型时代产学研用协同创新的坚实底座。
