昨日，亚马逊 CTO Werner Vogels 在博文中写到 MXNet 被 AWS 正式选择成为其云计算的官方深度学习平台。Vogels 表示：
AWS将会为用户提供软件代码、文档，并且将会投入力量在 MXNet 的研发，以及企业级生态上。
MXNet 是一个全功能、灵活且高扩展性的深度学习框架，支持深度学习模型中的卷积神经网络和长期短期记忆网络。由学术界发起，由华盛顿大学和卡内基梅隆大学的研究人员联合发起。
其实 AWS 此前也支持过其他的深度学习框架，如 TensorFlow、CNTK、Caffe、Torch，但这次 MXNet 直接被选为官方平台，成为正室。TensorFlow 和 CNTK 框架分别由谷歌和微软发起，而 Caffe 则是来自加州大学伯克利分校的伯克利人工智能研究实验室。
针对 MXNet 被 Amazon AWS 选为官方深度学习平台这一事项，业内人士发表了自己的看法（雷锋网(公众号：雷锋网)已获得以下评论的引用授权）：
李沐：MXNet 作者
能够让 AWS 放弃自己造的轮子，并且明确的表示会支持一个主要由开源社区开发的系统，其实非常不容易。对于 AWS 来说，最关心的是用户体验，然后是买资源赚钱。这里最保险的是支持所有流行的 DL 框架。但 AWS 能够强调说未来会大力投入 MXNet，主要是对框架的发展前景，和小伙伴们工作的肯定。
MXNet 最早就是几个人抱着纯粹对技术和开发的热情做起来的兴趣项目，既没有指望靠它毕业，也没想着用它赚钱。能够一步一步慢慢的扩大，我觉得最重要的是每个小伙伴对这个事情的投入，和抱着降低深度学习门槛的使命。也是让大家只需要关心“数据量和运算量”，而不是如何有效实现利用硬件；只需要“数学公式写好，根本就不想知道你支持哪些 layer，分别是干什么的”，不用管自动求导如何训练；只需要“把手上的数据交出去给云即可，然后花钱租算力”，而不是云上如何管理如何优化。
刘慎修：斯坦福博士
大概可以永远告别 AWS 上跑个 Deep Learning 要手装一堆东西还不知道 Efficiency 怎么样的年代了。话说以前见大家吐槽 MXNet 的 Documentation 不清楚可是我觉得 Document 挺棒的啊，虽然确实比不上 Tensorflow 但是比 Torch 舒服多了，清楚易懂还便于 Develop，之前改过些 MXNet 代码感觉还是挺轻松愉快的，比起 Caffe 自己轻易什么都不敢动，MXNet 给我的感觉是对开发者友好许多。Codebase 也不算大，上手也方便。有了 AWS Endorse 以后知名度肯定蹭蹭涨，相信在开源社区和 TensorFlow 可以一战。
解浚源：MXNet 联合发起人
MXNet 发展到现在有一年多时间，是一个相对成熟的项目。
我对我们的技术很有信心。MXNet 的速度，节省内存，接口灵活性，和分布式效率都是可圈可点的。作为一个由爱好者发起，没有投资的项目，MXNet 以前最大的短板是文档和宣传。而 Amazon 作为大财主以后在这方面可以起到很好的作用。
实际上 Amazon 对 MXNet 的支持已经有一段时间了，在 Github 上提交了很多文档方面的改进。总体来说 Amazon 对开源社区很友好，除了对文档和稳定性的要求严格了一些并没有干涉我们的开发。Code Review 还是我们自己在做，是否接收代码也是社区决定的。
在 Amazon 之前已经有很多公司在默默的用 MXNet 了，只是没有大肆宣传。比如图森互联、地平线搞 Mathematica 的 Wolfram 都给 MXNet 贡献了很多代码。
彭河森：微软机器学习科学家
作为亚马逊曾经最年轻的机器学习科学家，机器学习委员会成员，我发表下自己的看法：
历史背后的故事
亚马逊自己还开源过一个深度学习框架叫做 DSSTNE? (读作 Destiny)，DSSTNE 是 2016 年早些时候开源的，主要开发团队归属于亚马逊零售业务部门，老大是 Jeff Wilk。
而这次声称支持 MXNet 的是云计算部门（老大是 Andrew Jassy），而发帖人是 Werner Vogels ，是亚马逊的 CTO。这里面的宫斗还没看出来吗？