国产人工智能计算框架是指由中国自主研发的、用于支持人工智能应用和开发的工具和平台。这些框架通常包括算法库、数据预处理工具、模型训练和评估模块等，旨在提高人工智能应用的开发效率和性能。以下是一些常见的国产人工智能计算框架：
1. 飞桨（PaddlePaddle）：飞桨是由中国公司百度推出的开源深度学习平台，提供了丰富的机器学习算法和工具。飞桨支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，并提供了中文文档和社区支持。飞桨广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
2. 天池（Tianchi）：天池是一个基于深度学习的大规模计算平台，由阿里云推出。天池提供了高性能的GPU集群、分布式计算资源和海量数据存储，支持多种深度学习框架。天池广泛应用于自动驾驶、医疗影像、金融风控等领域。
3. 盘古（Pangu）：盘古是由华为推出的开源深度学习平台，提供了高性能的GPU加速和分布式计算能力。盘古支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，并提供了中文文档和社区支持。盘古广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域。
4. 神舟（Shenzhou）：神舟是由腾讯推出的开源深度学习平台，提供了高性能的GPU加速和分布式计算能力。神舟支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，并提供了中文文档和社区支持。神舟广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域。
5. 麒麟（Kirin）：麒麟是由华为推出的开源深度学习平台，提供了高性能的GPU加速和分布式计算能力。麒麟支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，并提供了中文文档和社区支持。麒麟广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域。
这些国产人工智能计算框架在国内外都得到了广泛应用，它们不仅提供了强大的计算能力，还提供了丰富的工具和资源，降低了人工智能应用的开发门槛。随着技术的不断发展，国产人工智能计算框架将继续发展壮大，为人工智能领域带来更多的创新和应用。
