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- 2020-03-27 14:27:14
来源：CSDN
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1956年，美国的达特茅斯会议成为人工智能开启的标志性事件。同年，中国第一批自主制造的汽车——解放牌汽车在长春第一汽车厂出厂，才结束了我国不能生产汽车的历史。2020年，中国汽车产销量已经连续多年蝉联全球第一。与此同时，人工智能的技术研究与应用在中国已经遍地开花，并涌现出了包括旷视、商汤、依图、寒武纪等在内的一大批具有代表性的AI初创公司。而
学习框架作为人工智能时代的操作系统，一直被 Google 的 TensorFlow 和 Facebook 的 PyTorch所统治，因此
学习框架的国产化替代也成为了政产学研界关注的焦点。近日，清华开源的
学习框架 Jittor（计图） 引起了广泛关注，支撑旷视诸多业务和战绩的
学习框架 MegEngine（天元） 也将在近日开源。据悉，华为也将开源自己的
学习框架。加上百度的 PaddlePaddle（飞桨）等，国产
学习框架的发展迎来了高光时刻。
从1.0到3.0：由静到动，动静结合，
学习框架进化史
学习框架的技术发展史可以用一句话来形容：由静到动。依据采用动态计算或是静态计算的不同，可以将这些众多的
学习框架划分成两大阵营：其中静态图机制以 TensorFlow 1.0 为代表，动态图机制以 PyTorch 为代表。
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静态计算则意味着程序在编译执行时将先生成神经网络的结构，然后再执行相应操作，它是通过先定义后运行的方式，之后再次运行的时候就不再需要重新构建计算图，所以速度会比动态图更快。动态计算意味着程序将按照我们编写命令的顺序进行执行。这种机制将使得调试更加容易，并且也使得我们将大脑中的想法转化为实际代码变得更加容易。通常来说，静态图机制能够对整体性做编译优化，更有利于性能的提升，占用资源少且易于部署，符合工业部署应用的需求；而动态图则非常便于用户对程序进行调试，简单灵活且易于上手，符合科研探索的需求。由于动态图的灵活性、易用性展现出对科研人员极大的吸引力，更多框架也开始支持动态图，比如 TensorFlow 2.0，清华的 Jittor。不过，训练效率和规模化始终是工业界最重要的问题，动态图下的性能优化问题也需要解决。因此，各框架取长补短趋同性比较明显，前端易用性、计算高效性、框架稳定性成为持续优化方向。而这一趋势也意味着，动静结合正在成为 3.0 时代的解决方案。以旷视即将开源的MegEngine 为例，其运行时管理层包括两个模块，分别是内核调度和内存管理和优化两大模块。在内存管理和优化模块中，MegEngine 采用了动态、静态内存分配并存的方式，因此可同时支持动态图和静态图模式。因此，MegEngine 整合了动态图与静态图各自的优势，在充分利用动态图模型训练优势时，通过动静态一键转换功能，以静态图的形式完成生产和部署；此外，MegEngine 还支持动静态的混合编程，灵活性更强。旷视研究人员在接受采访时称，即便是新同学不到1个月就可以快速上手。
TensorFlow：Google 出品，2015 年开源，是目前主流的
学习框架之一。开发者群体庞大，应用成熟，在部署效率和异构设备支持上表现突出。然而自 TensorFlow 2.0 推出之后，由 API 混乱，众多 issue 得不到解决等问题引起的讨论，其霸主地位正受到竞争者的挑战。Keras：Google 工程师 François Chollet 作品，是一个由Python编写的开源人工神经网络库，对新手友好。自2017年起，Keras得到了Tensorflow团队的支持，其大部分组件被整合至Tensorflow的Python API中。在2018年Tensorflow 2.0.0公开后，Keras被正式确立为Tensorflow 高阶API，即tf.keras 。MxNet：AWS AI 首席科学家李沐作品，支持动态图，支持Python，R，Scala和C++等语言，而且有Gluon系列工具。不过相比 TensorFlow 和 PyTorch，开发者用户明显偏少，更适合自定义需求高的公司和研究人员。PyTorch：Facebook 出品，开发社区非常活跃，也很善于听取开发者的意见。由于对动态图的支持， PyTorch 的灵活性相比 TensorFlow 大大提升，特别是用于快速验证和复算法复现，因此备受学术界的青睐。在工业界，由于需要考虑兼容和部署等问题，PyTorch 也在原有的基础上整合了为生产环境设计的 Caffe2 ，不过其实际效果还有待进一步验证。CNTK：微软出品，所有API均基于C++设计，因此在速度和可用性上很好。用户基数小，学习曲线较陡，被吐槽其主要使用方式是 import keras，由于未来 Keras 将不再把重心放在支持多平台上，预计 CNTK 会受到影响。PaddlePaddle（飞桨）：百度出品，2016年开源。目前已经升级为全面的
学习开发套件，除了核心框架，还开放了VisualDL、PARL、AutoDL、EasyDL、AI Studio等一整套的
学习工具组件和服务平台。除了以上的
学习框架之外，即将开源的MegEngine也值得关注。MegEngine 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。
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- 在顶层的计算接口上，MegEngine配置了C++和Python接口，解决框架学习接口各异，模型难以复现的问题
- 在图表示层，MegEngine内置动静态转换功能，支持开发者混合使用动态图和静态图模式进行编程。
- 在优化与编译层，MegEngine构建了核心计算图支持用户高效交互，以进一步优化和编译API表达的计算，具体包括自动求导器、图优化和图编译功能。
- 在运行时设备管理中， MegEngine 配置计算调度和内存管理两个模块，通过计算调度模块将设备抽象为执行流，并通过调度器实现智能调度，在内存优化上，天元同时采用了动态、静态内存分配并存的方式，支持自动亚线性内存优化。
- MegEngine底层拥有一个基于异构架构，内置高效计算机视觉算子的计算内核，具备X86，CUDA等主流硬件设备智能适配能力。此外，MegEngine还配备高性能异构通信库，支持用户在不同机器和计算卡之间进行高性能的通信，以实现多机多卡、大规模、分布式的算法训练。
虽然目前 TensorFlow 和 PyTorch 等
学习框架备受业界关注，但是中国AI应用场景非常多样，很多细分的需求也待进一步满足，很难说能有一家独大，因此未来更贴近中国用户需求的国产
学习框架未来也有很大的机会。
纵观
学习框架的发展，都在朝着降低开发者的门槛努力。但是由于各家框架的特性不一样，而且都在不断改进，因此开发者需要根据自己或者公司的切实需求来选择框架，才能做到事半功倍。首先，要易于上手，学习曲线不能太过陡峭；其次，要能真正帮助模型的部署和落地。
由于旷视的 MegEngine 具备 Pythonic 的 API ，并且支持PyTorch Module功能，可以直接导入模型，因此上手更快，学习成本和迁移成本都更低。此外，MegEngine 也整合了动态图与静态图各自的优势，更具灵活性。
MegEngine 还支持训练推理一体化，既可支持研究员进行算法训练，同时训练得到的模型和产物是可以直接进行用于产品的推理、封装，并且可以实现速度和精度的无损迁移，并且在部署时还可以自动删除冗余代码，实现模型自动优化。而且 MegEngine 也提供原语级别的支持，方便用户进行模型并行设置和执行。最终，模型并行可以和数据并行模式混合使用。有了
学习框架天生对分布式计算的支持，MegEngine 在训练和推理效率上达到了很高的水平。对于开发者来说，MegEngine 或许是一个不错的尝试。
实际上，MegEngine 并不是旷视最新研发的产物，而是诞生于 2014 年，并经受住了诸多业务的考验。2013 年，由于 Theano 等早期开源框架无法满足「炼丹」效率的需求。2014 年初，旷视研究院 3 名实习生从第一行代码写起，不到半年的时间，正式诞生了旷视自研的初版
学习框架——MegEngine。2015 年年中，旷视完成了自研框架与公司内部所有业务的接轨，公司业务线上的模型全部换成了自研框架训练出来的版本。从自用走向开源，旷视意图传递AI的普世价值。一直以来，人工智能都是一个具有很强的马太效应的产业，繁荣背后其实是靠互联网巨头和旷视、商汤、依图、寒武纪等明星AI企业在支撑，而明星AI企业背后通常也是靠个别或一小群天才在支撑。少数的一流天才支撑着少数的主流AI企业，且呈现强者恒强的趋势。另一方面，传统厂商和中小企业却对AI是望梅止渴，研发成本高、笼络不到AI人才，也没有大举投入算法研发的决心。因此，为了推动AI技术加速落地，2019 年旷视开始筹备将其 Brain++ 平台最核心的
学习框架开源，还特意为 MegEngine 起了一个中文名字——天元，让更多的开发者和企业用户都能使用 AI “源力”，降本增效。3月25日，旷视将通过线上直播开源其
学习框架 MegEngine，进一步展现框架更多的技术细节和效果，旷视核心
学习框架的开源有望让AI成为普惠性工具，助推AI从1.0迈向2.0时代。
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