刚刚，旷视开源深度学习框架「天元」：Brain++内核，研发和落地都在用；孙剑：COCO三连冠背后的秘密武器

乾明 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

耗费资源打造优化6年，迭代到8.0版本，旷视技术体系的关键支柱，现在正式对外开源。

刚刚，深度学习驱动之下最早创业的中国AI独角兽旷视，宣布开源自研深度学习框架MegEngine（Brain++核心组件之一），中文名天元——取自围棋棋盘中心点的名称。

在发布会上，旷视联合创始人、CTO唐文斌透露，这也是向AlphaGO致敬。

与之前开源的“前辈”框架们不同，旷视开源的AI框架，是其创业、壮大和屡屡刷新业内纪录的核心驱动引擎。

所以旷视天元，因何开源？有啥目标？会给业界带来什么变化？

在介绍天元开源时，唐文斌介绍了“天元”的另一层含义：万物的基础。

他说：“我们希望能够通过天元这样一个深度学习框架，能够作为中国人工智能的一个基石，能够帮助中国人工智能做得更好。”

而聚焦到旷视本身，开源亦是其“基于算法向产业方向升级，打造AI基础设施”战略的延伸，近年一连串动作，都是该方向上的不断落子。

智能化时代的生产力工具

2019年初，旷视发布AIoT 操作系统“河图”，应用于物流场景，让更多硬件可以接入，并实现平台统一控制、调度。

与此同时，这套系统还能让更多的生态伙伴可以参与其中，开发属于自己的智能物流解决方案，创造场景的价值。

“河图”发布之后，虽然平台软件的产生得以让更多的硬件接入，让 AI+ 场景越发丰富。但旷视发现，更大的需求出现了——场景具有无限性。

他们认为，这导致了场景对算法需求的无限性，但没有任何一家企业可以创造所有算法。要解决这个矛盾，激发整个产业算法创新能力，就需要一套面向所有人开放的 AI 基础设施。

那什么是 AI 基础设施？

唐文斌在发布会上说，只有 AI 芯片平台和 AI 生产力平台能够被称为 AI 基础设施。

其中，AI 的计算需要 AI 芯片平台承载不容置疑，而 AI 生产力则需要来自于“框架”。

之前，在观察评估AI框架时，我们也曾有过更宏观的视角：

从人类社会生产大爆发的三大时代来审视，生产力的重点是规模化工具的重要性。农业文明时代的核心，是耕犁的使用，让耕种有了规模化发展的可能。

工业革命的关键，是蒸汽机的启用和推广，让机器真正可以规模化部署应用，替代手工作坊。而智能化时代中，如何实现数据规模化运用和处理，成为竞争力关键。

通常情况下，我们把技术作为第一生产力，但更多聚焦于技术，反而会忽略了规模化运用“技术”的工具。

如果回顾起来，就会发现这样一个规律，谁掌握时代生产工具，谁就能掌握生产力，从而有可能成为时代红利的最大受益者，在竞争中占得先机。

按照产业经济学的理论，生产效率的本质，在于减少消耗、增大产出，从而利用结余推动更进一步的发展，并在每个增长瓶颈中抓住产业变革奇点，实现范式转移和产能跃迁，从而真正穿越周期。

具体到AI驱动的智能化时代当下，打造人工智能算法的框架，无疑是减少消耗的工具：规模化AI算法落地推动产出，各行各业将进入一场新的能效变革战争。

所以在产业智能化的大势下，算法开发框架的意义也进一步凸显，更是成为数字基础设施建设、产生AI生产力的核心工具之一。

从这个角度来看，旷视开源天元既是为技术共同体贡献一份力量，也是其引入开放性创新、打造Brain++ 生产力平台、角逐产业智能时代的战略所向。

唐文斌认为，就任何一个产业来说，只有引起标准化、规模化的连锁反应才能迎来真正繁荣。

这就是天元的设计理念，直接反映在框架设计的特性和能力中。

天元框架的四大特性

天元是旷视Brain++的核心组件之一，主要功能：帮助开发者用户借助友好的编程接口，进行大规模深度学习模型训练和部署。

根据旷视给出的官方总结，天元具备训练推理一体化，动静合一，兼容并包和灵活高效四个特点，使其在于其他主流深度学习框架对比中，不落下风。

所谓训练推理一体化，指的是通过天元训练得到的模型和产物，可以直接进行用于产品的推理、封装。在部署时，它还能帮助开发者自动删除冗余代码，实现模型自动优化。

而动静合一，是指天元集成了“静态图性能高、占用资源少且易于部署”、“动态图简单灵活、方便调试且易于上手”的优点。

在充分利用动态图模型训练优势时，开发者可以通过天元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，天元还支持动静态的混合编程，灵活性更强。

在发布会上，旷视研究院高级技术总监田忠博给出了一个例子。

他说：“在使用天元动态图能力的时候，大概可以在一个32Batch左右进行计算，如果把它转换到静态图的情况下，它就可以支持到64Batch的水平。”

但这不是全部。

他还介绍称：“如果大家希望在这种情况下，训练更大的Batch，训练更大的模型，完全可以采用亚线性的自动内存优化技术，天元可以在几乎无降低计算速度前提下，达到256Batch训练能力。”

而且，随着你的模型变大、变深，它的效果越好。

田忠博透露，旷视内部有一些评测上，可以实现某些大模型20倍以上的内存节省，速度几乎不变。

兼容并包，则体现在天元的易用性上，其具备Pythonic的API——习惯用Python进行传统机器学习的开发者，学习成本更低、易于上手。而且，天元还支持PyTorch Module功能，可以直接导入模型，迁移成本低且极大方便模型复现。

灵活高效，专指天元具备很强的多平台多设备适应能力，能通过类似汇编和指令重排等技术，使得天元内置算子能够在推理或生产环境中充分利用多核优势，灵活调用设备的计算力，尤其适用于大模型算法训练。

那么问题来了，天元有如此能力与特性，关键秘诀是什么？

架构设计。

天元框架的整体架构

从架构上来看，天元具体分为计算接口、图表示、优化与编译、运行时管理和计算内核五层。

在顶层的计算接口上，天元配置C++和Python接口，用以解决框架学习接口各异，模型难以复现的问题；

在图表示层，天元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，天元构建核心计算图支持用户高效交互，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；

运行时设备管理中，天元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。

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，同时，旷视独创了自动的亚线性内存管理优化器，使天元能够得到更好的内存优化效果。

天元的底层（计算内核）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。

其可以通过内置算法，根据设备本身启发式地选择最优内核，也能让用户自己选择最适合的内核进行计算。

此外，天元配备了高性能异构通信库，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。

如此框架，用到实际中效果会怎样呢？

开头就有说，旷视创业发展至今，成为全球估值最高的AI独角兽之一，背后离不开这个框架的强力驱动。

旷视核心中的核心

过去的6年中，天元框架作为旷视“真核”Brain++的一部分，与深度学习云计算平台（MegCompute）、以及数据管理平台（MegData）一起，支撑旷视全部业务。

旷视首席科学家、研究院院长孙剑说：“旷视1400名研发人员，全部使用天元框架，并将其应用到了上百个产品、几十种计算平台上。”

在孙剑看来，天元与谷歌推出的TensorFlow、Facebook推出的PyTorch有很大不同。

“AI公司的深度学习框架和平台公司的深度学习框架，考虑的点、方位、方向上都不同。”他说，“我们的深度学习框架（天元）生长在旷视的核心业务上，我们希望能够对特定方向上的AI开发者带来好处，希望他们可以同时或者使用不同的框架来解决不同的问题。”

比如在主流的计算机视觉模型（ResNet 18、ResNet50、MobileNet v2和 ShuffleNet V2）上，天元的训练速度不同于其他主流框架。

在这次开源中，围绕着天元框架，旷视还发布了一系列开发工具。

比如开箱即用的在线深度学习工具MegStudio，能够让开发者快速体验天元的框架，训练模型。天元还上线了囊括顶尖算法的模型中心ModelHub，其中包括旷视研究院最新的技术、研究成果。

与此同时，旷视也将分布式计算中的数据并行和模型并行方式应用到了天元中，进一步提升大规模图像数据处理和模型训练的效率。

面向更大范围、更多种类设备上的部署，天元提供了神经架构搜索、网络剪枝和构建低比特的小型神经网络等功能。

而且，天元中还集成了旷视最新的 AutoML 技术，自动化设计深度学习算法的各个关键环节，让算法来训练算法，让AI来创造AI，降低上手门槛。

以上种种能力，无不证明着，天元正是旷视核心中的核心，压箱底的本领。

最直接的例子，莫过于旷视持续三年拿下COCO重头戏“物体检测”冠军，统治力堪比“中国乒乓球队”。在2019年ICCV夺冠后，孙剑再次感谢Brain++，称一连串成绩的取得，离不开背后强大的Brain++。

而承担着Brain++平台生产/开发算法任务的天元，更是发挥着重要的作用。

但就是如此利器重器、核心中的核心，旷视现在开源了。

why？

历时6年打造优化，开源是“无限游戏”

对于旷视来说，直接推动开源的因素有两个：一是技术是否成熟，二是时机是否得当。

旷视联合创始人、CEO印奇称，这直接与AI行业的发展有关系。

他说，当算法变成改造甚至颠覆软件行业的力量时，最后核心就是看这些AI的公司有没有平台化的能力，即“能够批量、高效、比竞争对手更及时地供应优质算法”。

而这种竞争的决定性因素，就在于是否掌握了核心引擎的框架。

所以，旷视在2014年就自主研发了“天元”框架，这比TensorFlow开发的时间还要早。

2015年年中，天元框架在旷视全公司推广，其业务线上的模型全部换成了自研框架训练出来的版本。

同年11月份，谷歌开源TensorFlow后，虽然一度让旷视内部对于是否继续研发深度学习框架产生动摇。但经过大规模评测后，旷视还是走向了自研的道路——毕竟刚刚问世的TensorFlow效果并不理想。

行至今日，天元不断完善，Brain++逐步成型，旷视进一步变强，角逐的市场也正在扩大，开源更是成了其作为行业领头公司的担当。

“我们认为其实还是应该为中国整个这样一个AI的大的生态去贡献点力量，这个力量能多大我自己也不知道，但我觉得这是应该做的，”印奇说。

在宣布天元开源的发布会上，唐文斌也进一步透露了旷视对天元的期待，希望通过开源，能跟更多的人一起，用AI的力量创造更多的价值。

当然，旷视作为一家AI创业公司，怎么样既保证自己的核心业务不受到损害，又能够把开源的能力放到最大化？这也是外界关注天元是否开源，如何开源的核心问题。

从天元的开发路线图中，能够看出旷视对待这些问题的态度，不仅没有回避，而且颇显坦诚。

唐文斌坦言，这次开源的天元是Alpha版本，基于Apache License2.0，代码大概有35万行，囊括了大多数应用场景。

接下来的6月份，旷视将发布天元的Beta版本，增加对ARM系列CPU支持、更多加速设备支持、量化和低比特计算支持等功能。

9月份，旷视会发布正式1.0版本，全面支持主流计算设备，升级动态计算能力，优化训练推理全流程使用体验等。

唐文斌说，也希望更多人能够对我们的产品提出批评给出建议，一起来贡献code，跟大家一起来共建更好的天元。

但不管怎样，自此之后，开发者们在选用框架打造模型算法时，多了一个不容忽视的、有保障的选择。

另外，对于整个AI行业而言，竞争维度也进一步提高。开源竞争已不再是某个算法、模型的单点开源，而是变成了框架之战、平台之争，生态集团比拼。

正如唐文斌所说：“AI能够赋能的行业和场景非常多，这是一个无限游戏”。

在这个游戏里，旷视因Brain++强大，Brain++因天元走向无处不在，AI复兴成就了旷视——这个AI创业上市第一股，而旷视现在则通过天元，把自己的AI影响力和能力，扩散向更广阔的智能化时代。

量子位也问 CEO印奇，天元开源，内部小目标是什么？

印奇答：中国开发者中口碑最好的框架。

现在，天元正式开门，迎接检验和评价。

传送门：

天元 MegEngine 深度学习框架官方网站：

https://megengine.org.cn/

GitHub 开源地址：

https://github.com/MegEngine/MegEngine