技術創新空間
AI開源框架的搭建是一項費時費力的大工程。如果沒有超越現有主流框架的想法，去重複造一套沒有技術創新的輪子，“性價比”似乎不高，對技術人員來說吸引力也不大。
TensorFlow、PyTorch的強大毋庸置疑，但其技術能力也並非沒有提升空間。隨著深度學習新技術的出現，任務複雜度不斷提高，由于架構設計和不斷擴充等原因，導致這些主流框架系統變得複雜，架構優化和移植愈加困難，新模型的實際性能還有待提升。
發現這一優化空間後，清華大學計算機系圖形實驗室的博士生團隊希望能有一個在保持高效的同時能適應各種智能硬件，有較強通用性和可擴展性的深度學習平台。
GitHub地址：https://github.com/MegEngine
曠視的天元（MegEngine）作爲曠視Brain++的核心組件之一，是一套伴隨曠視自身AI産業實戰經驗的框架。
據曠視所說，它從2014年開始研發，2015年全員使用，不過Google在同年發布並開源 TensorFlow，同樣適用計算圖的方式來做框架對他們造成很大沖擊，但他們發現TensorFlow的性能比自研框架要慢若幹倍。
此後，在工業實踐中，他們不斷對底層框架、數據和數據設施進行叠代，最終完成了從研發到業務全面向自有深度學習框架和自有計算集群的遷移。曠視研究院高級技術總監田忠博指出，在過去幾年，曠視在研發過程中遇到了很多行業共通的痛點，而天元的核心特色就是解決這些痛點。
一直到今年3月開源，曠視目前所有的算法都基于天元進行訓練和推理，無論是AI競賽還是工程化、産品化都由其做技術支撐。
計圖、天元、MindSpore的接連開源或許會給中國開發者做硬核開源項目打一劑強心針。
袁進輝稱，中國開發者對開源框架的敬畏之心一直太強，不認爲中國團隊能做一套開源框架，但現在對這些開源框架有足夠認識後，再造一個類似Pytorch技術路線的框架難度也不會很大。
“今年應該是國內開源AI框架比較熱鬧的一年，”袁進輝透露，一流科技的OneFlow框架也將在不久後開源，他對國內技術框架的競爭力充滿信心，更重要的是，“中國AI框架的發展也代表國內從應用驅動向更內核的技術研究進發了。”
無論如何，計圖、天元、MindSpore點燃了2020年國産AI框架開源的星星之火，至于未來的影響力是否燎原，是否能真正與TensorFlow、PyTorch一較高低，投票權在每一位開發者的手中。
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