作为微软认知服务（Cognitive Service）计划的一部分，微软今天宣布推出其开源深度学习框架的第二个版本，并将其名称从“Computational Network Toolkit”更名为“Cognitive Toolkit”认知计算工具包（Github）。

Cognitive Toolkit2.0版本新增加了对Python的支持（Python3，Python2的支持正在开发中）。过去，由于仅支持C++，使得Cognitive Toolkit的使用和外部推广受到很大局限。

此外，Cognitive Toolkit2.0在性能上也有了较大提升，同时增加了增强学习功能。Cognitive Toolkit2.0可以与微软Visual Studio集成开发环境（IDE）中的软件一起使用，而不仅仅是将Cognitive Toolkit作为脚本运行。

深度学习如今是最热门的技术领域之一，目前市场上有大量的开源工具可用（十个值得一试的开源深度学习框架），例如Torch、Caffe、Paddle、Theano，但其中最热门的要数Google开源的TensorFlow，同时也是微软Cognitive Toolkit的主要竞争对手。

Google不遗余力地推广Tensorflow的应用，从击败李世石的AlphaGo到日本农民自制的智能黄瓜分拣机都有Tensorflow的影子，Google还在自家的数据中心和多个旗下产品中使用Tensorflow作为深度学习框架。微软也采取了与Google类似的策略，在Windows、Bing和Skype Translator翻译等多个产品中使用Cognitive Toolkit作为深度学习开发框架，同时在其他行业推行Cognitive Toolkit，例如微软与电冰箱厂商利勃海尔合作开发的智能冰箱，以及与Uber合作利用Cognitive Service提高Uber司机和乘客的安全。

作为深度学习开源框架，Cognitive Toolkit是一个通用软件，适用面很广，可以处理各种数据，包括语音、文本和图像等。数据的训练可以在各种标准x86架构处理器或者图形处理器GPU上进行。与最新版的Tensorflow一样，Coginitive Toolkit2.0还支持分布式处理，这对于更高效率的数据处理和计算非常有用。

据Huang介绍，未来微软计划让Cognitive Toolkit支持R和C#，从而进一步提升其普及程度。目前，开发者已经能在微软Azure公有云9月份刚推出的GPU实例上试用Cognitive Toolkit2.0（开通地址）。亚马逊提供GPU实例已经上线多年，IBM的SoftLayer去年开始提供，而Google目前尚未开通，这方面甚至落后于微软。

值得注意的是，由于公有云的开放性，微软Azure的GPU实例不仅仅支持微软自家的Cognitive Toolkit，同样支持TensorFlow和Caffe。

微软提供的最新基准测试显示，在两种配置的运行环境中（4GPU+1CPU和4GPU+2CPU），Cognitive Toolkit的性能跑分超过TensorFlow、Torch和Caffe。