Nhìn lại từ năm 2025, bức tranh về các framework học máy đã trải qua một sự biến chuyển mạnh mẽ mà ít người có thể dự đoán được chỉ sáu năm trước. Những thảo luận trong cộng đồng đã tiết lộ một câu chuyện hấp dẫn về cách sở thích trong nghiên cứu chuyển dịch một cách rõ rệt từ TensorFlow sang PyTorch, với những hệ quả lâu dài cho cả học máy trong học thuật lẫn công nghiệp.
 |
|---|
| Biểu đồ minh họa sự thống trị ngày càng tăng của PyTorch so với TensorFlow trong các nghiên cứu được nhắc đến từ năm 2017 đến 2020 |
Cuộc Di Cư Nghiên Cứu Khỏi TensorFlow
Điểm ngoặt xảy ra vào khoảng năm 2017-2019, khi các nhà nghiên cứu bắt đầu từ bỏ TensorFlow trong một sự kiện mà một bình luận viên mô tả là kéo nhau sang PyTorch từng đàn. Đây không chỉ là một sự thay đổi sở thích nhỏ—nó là một cuộc di cư hàng loạt được thúc đẩy bởi sự khác biệt cơ bản trong trải nghiệm nhà phát triển. Các nhà nghiên cứu nhận thấy các đồ thị tính toán tĩnh, quản lý session và phạm vi biến phức tạp của TensorFlow tạo ra nhiều trở ngại không cần thiết cho việc tạo mẫu và thử nghiệm nhanh.
TensorFlow là một mớ hỗn độn theo phong cách Google được thiết kế quá phức tạp và họ liên tục tạo ra những thay đổi phá vỡ hệ thống. Tất cả việc xây dựng đồ thị và chạy session quá phức tạp, với quá nhiều trạng thái toàn cục và việc chia sẻ biến số thì rắc rối và dựa trên việc đặt tên, phạm vi biến, phạm vi tên và vân vân.
Trải nghiệm gỡ lỗi tỏ ra đặc biệt quan trọng. Chế độ thực thi eager của PyTorch cho phép các nhà nghiên cứu sử dụng các công cụ gỡ lỗi Python tiêu chuẩn và kiểm tra trực tiếp các tensor, trong khi cách tiếp cận dựa trên đồ thị của TensorFlow khiến việc gỡ lỗi giống như gỡ lỗi một chương trình đã được biên dịch mà không có mã nguồn. Quy trình phát triển trực quan này đã tăng tốc chu kỳ nghiên cứu và khiến PyTorch trở nên đặc biệt hấp dẫn trong các môi trường học thuật, nơi sự lặp lại nhanh chóng là rất quan trọng.
 |
|---|
| Biểu đồ này cho thấy xu hướng đề cập duy nhất các thuật ngữ liên quan đến PyTorch và TensorFlow từ năm 2017 đến 2020 |
Lý Do PyTorch Chiếm Được Cảm Tình Của Giới Nghiên Cứu
Ba yếu tố chính thúc đẩy sự thống trị của PyTorch trong nghiên cứu: sự đơn giản, thiết kế Pythonic và các đồ thị tính toán động. Framework này có cảm giác giống như viết code numpy đơn giản hơn là phải học một mô hình mới phức tạp. Các nhà nghiên cứu có thể tập trung vào mô hình và thí nghiệm của họ thay vì vật lộn với sự phức tạp của framework. API Python rất tự nhiên và dễ đoán, không giống như giao diện của TensorFlow, mà đôi khi, như bài báo gốc năm 2019 đã lưu ý, có vẻ như được thiết kế dựa trên trực giác hơn.
Các cân nhắc về hiệu suất cũng đóng một vai trò, mặc dù không theo cách nhiều người kỳ vọng. Trong khi TensorFlow ban đầu hứa hẹn hiệu suất tốt hơn thông qua tối ưu hóa đồ thị tĩnh, các đồ thị động của PyTorch lại tỏ ra hiệu quả một cách đáng ngạc nhiên. Quan trọng hơn, sự khác biệt về hiệu suất hiếm khi quan trọng trong các giai đoạn nghiên cứu, nơi tốc độ thử nghiệm quan trọng hơn hiệu quả tính toán thô. Các nhà nghiên cứu coi trọng khả năng kiểm tra ý tưởng một cách nhanh chóng hơn là việc tận dụng triệt để phần trăm hiệu suất GPU cuối cùng.
Những Điểm Khác Biệt Chính Của Các Framework
- PyTorch: Đồ thị tính toán động, gỡ lỗi tự nhiên với Python, thân thiện với nghiên cứu
- TensorFlow: Công cụ production mạnh mẽ, được hỗ trợ bởi doanh nghiệp, TensorFlow Lite cho hệ thống nhúng
- JAX: Mô hình lập trình hàm, khả năng song song hóa xuất sắc, phổ biến trong các phòng lab quy mô lớn
Phản Ứng Của Ngành Công Nghiệp Và Bối Cảnh Hiện Tại
Điều thú vị là sự ưa chuộng PyTorch trong nghiên cứu cuối cùng đã ảnh hưởng đến việc áp dụng trong công nghiệp. Trong khi TensorFlow duy trì được sự hậu thuẫn vững chắc từ doanh nghiệp và các công cụ cho sản xuất, thì PyTorch cũng phát triển khả năng sản xuất của riêng mình thông qua các tính năng như TorchScript. Nhận định rằng PyTorch chỉ thường tốt cho ngành công nghiệp bởi các cân nhắc về hiệu suất từ cuộc thảo luận năm 2019 đã hoàn toàn bị lật ngược.
Ngày nay, bức tranh về các framework đã tiến hóa thêm với sự xuất hiện của JAX như một đối thủ cạnh tranh, đặc biệt trong các môi trường đào tạo quy mô lớn. Như một bình luận viên đã nhận xét, JAX khá phổ biến trong nhiều phòng thí nghiệm bên ngoài Google thực hiện các lượt huấn luyện quy mô lớn, bởi vì cho đến gần đây, tính công thái học về xử lý song song tốt hơn nhiều. Tuy nhiên, PyTorch vẫn duy trì vị thế thống trị trong nghiên cứu trong khi tiếp tục mở rộng khả năng sản xuất của mình.
Lộ trình Áp dụng Framework (2017-2025)
- 2017: PyTorch bắt đầu thu hút sự chú ý trong nghiên cứu
- 2018: Các bài báo nghiên cứu cho thấy sự thống trị của PyTorch
- 2019: TensorFlow 2.0 cố gắng bắt kịp với chế độ eager mode
- 2020-2022: PyTorch củng cố vị thế thống trị trong nghiên cứu
- 2023-Hiện tại: JAX nổi lên cho huấn luyện quy mô lớn, PyTorch mở rộng khả năng triển khai sản xuất
Bài Học Cho Việc Phát Triển Framework Trong Tương Lai
Câu chuyện PyTorch-TensorFlow mang đến những bài học quý giá cho các nhà thiết kế framework. Trải nghiệm nhà phát triển quan trọng hơn các lợi thế lý thuyết—các đồ thị tĩnh của TensorFlow hứa hẹn hiệu suất tốt hơn nhưng lại tạo ra quá nhiều ma sát. Đà phát triển của cộng đồng cực kỳ mạnh mẽ—một khi các nhà nghiên cứu bắt đầu chia sẻ code và hướng dẫn về PyTorch, hiệu ứng mạng lưới đã tăng tốc sự chấp nhận. Và có lẽ quan trọng nhất, không có lợi thế nào là vĩnh viễn—ngay cả với nguồn lực của Google, TPU, và chiến lược tiếp thị hoàn hảo, như một bình luận viên đã quan sát, chính những người của bạn sẽ tách ra và chiếm lĩnh thị trường.
Cuộc cạnh tranh framework vẫn tiếp diễn cho đến ngày nay, nhưng sự ưa chuộng của cộng đồng nghiên cứu đối với các công cứ trực quan, gốc Python dường như đã được thiết lập vững chắc. Sự chuyển dịch bắt đầu từ năm 2017-2019 đã định hình vĩnh viễn cách thức nghiên cứu học máy được tiến hành và cách các phát hiện được chia sẻ trên toàn cộng đồng AI toàn cầu.