全球有多少个开发者？埃文斯数据公司(Evans Data Corporation)最新数据显示，预计2023年开发者数量将达到2770万。这不到3000万的开发者，为全球70亿人的生活便利，码着代码、做着不断趋于个性化的需求实现。这一过程中，硬件环境、网络环境、部署问题、测试问题、各种适配问题、成本问题…都是问题。谁家有好工具、谁家有好平台，是创新源头——开发者们，生产力迸发的关键。
2020年，突如其来的疫情打乱了人们平静的生活，但没打乱开发者们“代码改变世界”这一终极使命。科技大厂纷纷发挥技术力量，构筑技防长城。短短10天就上线的AI测温系统，为防疫贡献了技术力量。而这一AI产品能如此迅速部署的背后，是国内最新开源的MegEngine，一个训推一体化的深度学习框架，保证了现实需求的技术解决效率。
从第1行到第35万行，回溯深度学习框架MegEngine
时间回到2013年底，时任旷视研发负责人的曹志敏提出，希望打造一套能够将数据、训练和业务打通的自动化算法研发系统，在不需要投入过多人力和时间的情况下，即可实现算法从研发到应用的自动循环。
说干就干，2014年初，旷视研究院的3名实习生从第一行代码写起，不到半年时间，由旷视自研的初版深度学习框架MegEngine诞生了。
紧接着，为了追赶公司发展步伐，旷视研究院一边与业务部门沟通，一边复现业务所需的神经网络。又过了半年，于2015年年中，所有线上模型全部由自研框架训练的版本替换，实现了自研框架与内部所有业务的接轨。
就在旷视自研框架MegEngine如日中天之际，Google于2015年11月正式发布TensorFlow并将其开源。而让旷视感到惊奇的是，TensorFlow在接口、理念等设计思路上与MegEngine不谋而合。
TensorFlow的开源给旷视自研MegEngine带来一定的冲击，即大厂已经开源，旷视是否有必要坚持做自己的框架？在内部也形成了两种观点，最终决定通过科学测试，来决定是否继续自研。
经过内部评测对比，当时开源的TensorFlow性能并不理想，比旷视自研框架慢10倍，这无疑坚定了旷视继续自研的决心。
深度学习算法框架，是底层基础，框架发挥的效能是会从线性变化逐渐发展为指数变化的。随着业务的不断扩张，旷视自研框架在业务实践中的优势不断凸显，算法训练周期从过去的两三周缩减至3-5天。
除了底层框架的部署，旷视还进行了数据和算力等基础设施的变革。
早在2013年，旷视就成立了自己的数据团队，并打造了数据管理系统MegData，用于解决数据重复、错误使用等问题，同时降低数据成本；随着业务需求的不断增加，计算资源再次成为发展瓶颈，为此旷视自研深度学习云计算平台MegCompute落成。
于是，MegEngine、MegData、MegCompute构成了旷视最初关于自动化算法研发系统的雏形，旷视AI生产力平台Brain++雏形初现。依托Brain++大规模分布式训练能力，以及业界领先的分布式计算技术训练出的超大规模深度学习模型，旷视累计斩获27项全球AI竞赛冠军，并创造COCO三连冠行业记录。
独乐乐不如众乐乐。25日的开源发布会中，旷视开源了35万行代码。知乎有从业人员感叹：这是个浩大工程，祝贺旷视的开发者们，也祝贺所有开发者们。
源力崛起，深度学习框架“天元”亮点回顾
发布会上，旷视正式将深度学习框架MegEngine开源，并取名为“天元”。其原意为棋盘中心，亦为万物本源，旷视希望更多的开发者能够基于天元，加速从0到1构建算法的过程，在AI时代，人人都能拥有生产力工具。
历经六年的工业验证，旷视1400余名研发人员都在使用，旷视现在几乎所有的AI产品都基于天元MegEngine构建。为了此次开源，旷视特意做了针对性的大型升级，让其能够以全新的面貌示人。
据旷视联合创始人兼CTO唐文斌介绍，此次天元开源的代码有35万行，C++占大部分，其次为CUDA、Python；此外，开源代码基于Apache License 2.0协议，方便开发者使用，包括在一些商业场景下使用都没有问题。
在产品发布环节，由旷视研究院高级技术总监田忠博揭开了天元MegEngine架构的神秘面纱。从架构图中可以看出，天元MegEngine从上到下分为五个层次，分为计算接口、图表示、优化与编译、运行时管理以及计算内核。
此外，在反复的训练与实践过程中，旷视遇到了各种各样的困难，积累了大量的避坑经验。同时，也结合当前开发环境中的痛点，如训练模型与推理模型转换带来的低效、动态静态不可兼得带来的产学研使用断层、框架多但好用得少、框架学习成本与转换成本都很高等等，天元都针对性进行了优化升级，一切以用户“顺手”为准。
据介绍，天元MegEngine具备四大优势，即：
训练推理一体：无需转换模型，即可完成训练与推理，同时保持速度与精度，简化流程，实现高效研发。
动静合一：天元能够在动态与静态间自由切换，既方便做原型研发调试，又能在生产环节做提速，其加速效果可达5%-20%。
兼容并包：支持PyTorch Module直接导入，方便模型复现、原型系统开发及实验。
灵活高效：在各种设备和算法上，都有领先性能。
值得一提的是，与谷歌TensorFlow、FacebookPytorch等其他开源框架研发者相比，旷视是一家根植于人工智能领域的企业。六年如一日，始终坚持工业实践，基于天元MegEngine训练好的模型能力能够100%迁移至业务，让理论与实践得到统一。天元极大的降低开发者使用门槛，这也印证了旷视的开源宗旨，即“深度学习，简单开发”。
AI下沉，年轻旷视的“成熟考虑”
“AI正在加速各行各业的商业创新，但在AI落地过程中，马太效应还是非常明显。互联网行业因其算法、算力和数据方面的先天优势，在AI领域取得了快速发展。而传统行业在AI落地时，仍面临巨大挑战。”旷视云服务业务副总裁赵立威说。
而在AI产业化过程中，除了需要深度学习框架进行算法训练、推理和部署，还涉及数据和算力，这就是旷视的AI生产力平台——Brain++。
Brain++就是旷视要为AI领域打造的一套Visual Studio，它是一套开发工具集，其目的是有效解决AI研发门槛高、成本高和效率低的问题，为产学研提供一站式、全流程的人工智能专业解决方案。发布会中，赵立威宣布除了开源天元MegEngine，还将把数据和算力平台开放给企业用户使用。
天元MegEngine作为Brain++的核心组件，它的开源无疑降低了企业、开发者的使用门槛，同时避免了重复造轮子的问题。众所周知，在深度学习早期，每位开发者都需要写大量的重复代码。如今则大不一样，全球的开发者都能免费试用天元MegEngine，实现AI普惠。
旷视开源天元MegEngine的初衷，就是希望越来越多的合作伙伴、企业加入到AI这张协作网络中共建共享，让这个产业继续繁荣发展，让更多的企业或开发者能够真正使用AI。授人以鱼不如授人以渔，旷视将渔具“天元”提供给所有开发者，让其基于此去做更多喜欢且有用的事情。
当然，此次旷视开源的仅是Alpha版本，或许还存在一些不完美之处，在此也呼吁更多开发者、学者、学生加入进来，携手完善天元生态。
唐文斌也指出：“也许下一代天元并不是由旷视的研发团队做出来的，而是与你一起共创出来的Beta和正式版本，所以我们也希望跟大家一起来共建更好的深度学习框架。”
旷视也明确了天元MegEngine的开发路线图，计划在今年6月份发布Beta版本，届时将提供关于ARM系列的CPU支持能力；到9月份，天元MegEngine的能力能够全面覆盖主流的计算设备，同时将现有的动态计算能力全面升级，并优化训练推理全流程使用体验。
天元GitHub：https://github.com/MegEngine
来源：oschina
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