人工智能开放计算平台-DeepLink，作为芯片与深度学习框架适配的“桥梁”，根本性实现软硬件解耦，建设开放的软硬件适配生态。遵守此标准可以实现主流框架与芯片高效适配，极大降低算力使用门槛，减少技术阻力。从而打破算力和框架的垄断，实现算力要素多样化。并且通过编译的力量，提升整体的训练效率。基于DeepLink，上下游厂商通过一次适配即可深度接入算法生态，为人工智能软硬上下游合作共建起到关键纽带作用。
DeepLink2.0 以1.0版本为基础，从场景支持、互联能力、易用性和性能优化四个方向扩展软硬件适配版图。从原本只涵盖AI技术框架、接口层的结构中，逐步扩展了AI并行框架层和计算层：
- AI并行框架：DeepLink2.0支持开源轻量级AI加速框架InternEvo，支持无需大量依赖关系的模型预训练；同时支持微调工具库XTuner、推理部署工具箱LMDeploy。
- 计算层：逐步建设triton编译生态，针对硬件特性进行扩展功能加持。
- 接口层：着力于异构互联方案的建设，通过跨域异构互联可实现不同算力性能的芯片自由组合，而无需依赖单一高算力芯片“抱团”。
目前，DeepLink已与10余家硬件企业展开合作，在多个计算平台实现了多个模型的训练和推理适配。
