3月25日，通過線上發(fā)布會，國內人工智能公司曠視科技（下稱“曠視”）正式對外宣布，開源其AI生產力平臺Brain++的核心組件——天元（MegEngine）。

天元，意為圍棋棋盤中心點。曠視表示，希望越來越多的開發(fā)者基于天元可以從0到1創(chuàng)造屬于自己的算法，在AI時代提供一套人人可用的生產力工具。

曠視聯合創(chuàng)始人、CTO唐文斌在發(fā)布會上介紹本次曠視天元共開源約35萬行代碼，包括 C++、CUDA和Python的代碼。

那么如何來理解Brain++，以及天元的作用呢？在當天的發(fā)布會上，曠視聯合創(chuàng)始人、首席技術官唐文斌用廚房做了一個比喻。

“Brain++平臺的意義是為了能像Visual Studio一樣為用戶提供更完善的集成開發(fā)環(huán)境，滿足AI開發(fā)者從 AI 生產（輸出算法模型）到應用（實現算法工程化封裝）各環(huán)節(jié)中，一站式、全流程算法研發(fā)的切實需求，將產品從實驗室原型到工業(yè)部署原本數周或數月的時間成本，縮短到小時級?！碧莆谋笳f。

簡單來講，算法研發(fā)過程就像炒菜。在“美味算法”的研發(fā)中，數據就是各種各樣的食材，需要清洗，分類管理，是“炒制”算法的原材料；而算法的訓練和推理就像是烹制的過程，需要鍋具（深度學習框架）來承載；算力則是一灶猛火，火候到位才能燒得好菜。

如果沒有一套廚具和廚房，大廚就像在野外生存，不僅要逐兔追雞，還得自己打鐵鑄鍋、生火劈柴，菜品生產力很低。同樣的，對于有一定的機器學習經驗和框架基礎的開發(fā)者來說，他們的開發(fā)工具往往需要東拼西湊，再強的學術造詣也無法加快算法的生產。

在傳統開發(fā)環(huán)境中，AI開發(fā)者們會根據方向不同選用不同的框架，但是從原型設計到部署還需要切換開發(fā)工具，就像廚師每炒一道菜還要換個鍋，鍋和灶眼也不見得適配。

天元對于AI開發(fā)者來說，就是一套從菜譜到美味的端到端一體化智能鍋，覆蓋從訓練到推理再到部署裝盤全流程。不僅自帶菜譜（模型庫）還支持自定義菜譜（模型導入），具備顯示屏靈活可控、方便操作，特別適合既要求美味，又追求效率和體驗的 AI 生產者。

理解完深度學習框架的作用后，你或許會問，曠視為什么要在這個時候選擇開源？實際上，要將自己的代碼進行開源，并不是一件簡單的事情。因為這會關系到框架技術是否成熟，生態(tài)環(huán)境是否發(fā)展完善，以及未來發(fā)展的方向。

據了解，天元從2014年開始研發(fā)，2015年全員使用，到今年3月開源，曠視耗費資源打造優(yōu)化了6年，迭代到看8.0版本。曠視目前所有的算法都是基于天元 MegEngine 這個框架訓練和推理的。

發(fā)布會上，天元開源項目的產品負責人田忠博表示，天元是一套訓練推理一體化、動靜態(tài)合一的工業(yè)級深度學習框架，架構上具體分為計算接口、圖表示、優(yōu)化與編譯、運行時管理和計算內核五層。

值得一提的是，天元的開源也意味著，這個從中國本土AI企業(yè)走出來的深度學習框架將躋身全球主流框架。在天元之前，深度學習框架開源的不在少數，比如從學術界走出的Caffe、 Torch 和 Theano，以及現如今引領產業(yè)界的TensorFlow。此外，其他科技公司也在積極開發(fā)自己的深度學習框架，例如亞馬遜的MXNet，Facebook打造的PyTorch，Microsoft內部開源的CNTK，以及相對小眾的深度學習引擎DSSTNE等。