作为国产深度学习框架中分布式计算特性最强大的OneFlow的最大缺点是什么？

OneFlow是国产深度学习框架中分布式计算特性最强大的，因为其原生支持分布式特性，世界上的历史中的深度学习框架唯一可以做到这一点的也就只有Google的TensorFlow和Jax了，虽然有人说Google的分布式最强也有人说Google的分布式一般，但是毋庸置疑的是OneFlow一定是国产深度学习框架中分布式特性最强的，如果把Google的分布式特性放在第一，那OneFlow也可以做到宇宙第二，不得不说这是一个亮点。

虽然OneFlow的分布式计算是主打特性，但是要知道其他深度学习框架也在开发原生分布式特性的支持，尤其是Google的jax，推出的时候就已经是原生支持分布式了，而且同OneFlow一样支持隐式的分布式操作的。

这里主要说的不是OneFlow的优势，而是要说其劣势。要知道分布式特性都是商用的，少说几十个显卡，一般也得几百个显卡，这种情况对于中小型公司都不适用，对于一些个人researcher和科研机构也是难以适用的，但是这个OneFlow的高级特性较少，技术支持力度较弱，算子的优化和丰富性都一般，有些个人小作坊的味道，这种情况下怎么好吸引大客户使用呢，大些的客户要么就自研框架，要么就使用那些成熟的框架，不论是pytorch、TensorFlow还是Jax，就目前来看，这些其他的框架的分布式计算特性也是足够的，而且框架的成熟度更高，而对于商用来说这或许才是更有意义的，毕竟python把C++干掉就说明了一切。

其他的框架更成熟，而且目前在开发原生分布式特性，如果OneFlow不能在发展速度上超越这些大牌框架，我想后面的路应该是很难走的。

PS. 不过即使OneFlow真的有一天被干掉了，也完全可以作为教学使用嘛，毕竟这个产品开发的是蛮不错的，要是多有钱搞搞生态，弄弄配套项目，说不定真能成事。

参考：

https://docs.oneflow.org/master/cookies/global_tensor.html