AI开发者人人可用的“厨房”？旷视开源深度学习框架天元

3月25日，通过线上发布会，国内人工智能公司旷视科技（下称“旷视”）正式对外宣布，开源其AI生产力平台Brain++的核心组件——天元(MegEngine)。

天元，意为围棋棋盘中心点。旷视表示，希望越来越多的开发者基于天元可以从0到1创造属于自己的算法，在AI时代提供一套人人可用的生产力工具。

旷视联合创始人、CTO唐文斌在发布会上介绍本次旷视天元共开源约35万行代码，包括 C++、CUDA和Python的代码。

那么如何来理解Brain++，以及天元的作用呢？在当天的发布会上，旷视联合创始人、首席技术官唐文斌用厨房做了一个比喻。

“Brain++平台的意义是为了能像Visual Studio一样为用户提供更完善的集成开发环境，满足AI开发者从 AI 生产（输出算法模型）到应用（实现算法工程化封装）各环节中，一站式、全流程算法研发的切实需求，将产品从实验室原型到工业部署原本数周或数月的时间成本，缩短到小时级。”唐文斌说。

简单来讲，算法研发过程就像炒菜。在“美味算法”的研发中，数据就是各种各样的食材，需要清洗，分类管理，是“炒制”算法的原材料；而算法的训练和推理就像是烹制的过程，需要锅具（深度学习框架）来承载；算力则是一灶猛火，火候到位才能烧得好菜。  

如果没有一套厨具和厨房，大厨就像在野外生存，不仅要逐兔追鸡，还得自己打铁铸锅、生火劈柴，菜品生产力很低。同样的，对于有一定的机器学习经验和框架基础的开发者来说，他们的开发工具往往需要东拼西凑，再强的学术造诣也无法加快算法的生产。

在传统开发环境中，AI开发者们会根据方向不同选用不同的框架，但是从原型设计到部署还需要切换开发工具，就像厨师每炒一道菜还要换个锅，锅和灶眼也不见得适配。

天元对于AI开发者来说，就是一套从菜谱到美味的端到端一体化智能锅，覆盖从训练到推理再到部署装盘全流程。不仅自带菜谱（模型库）还支持自定义菜谱（模型导入），具备显示屏灵活可控、方便操作，特别适合既要求美味，又追求效率和体验的 AI 生产者。

理解完深度学习框架的作用后，你或许会问，旷视为什么要在这个时候选择开源？实际上，要将自己的代码进行开源，并不是一件简单的事情。因为这会关系到框架技术是否成熟，生态环境是否发展完善，以及未来发展的方向。

据了解，天元从2014年开始研发，2015年全员使用，到今年3月开源，旷视耗费资源打造优化了6年，迭代到看8.0版本。旷视目前所有的算法都是基于天元 MegEngine 这个框架训练和推理的。

发布会上，天元开源项目的产品负责人田忠博表示，天元是一套训练推理一体化、动静态合一的工业级深度学习框架，架构上具体分为计算接口、图表示、优化与编译、运行时管理和计算内核五层。

值得一提的是，天元的开源也意味着，这个从中国本土AI企业走出来的深度学习框架将跻身全球主流框架。在天元之前，深度学习框架开源的不在少数，比如从学术界走出的Caffe、 Torch 和 Theano，以及现如今引领产业界的TensorFlow。此外，其他科技公司也在积极开发自己的深度学习框架，例如亚马逊的MXNet，Facebook打造的PyTorch，Microsoft内部开源的CNTK，以及相对小众的深度学习引擎DSSTNE等。