「AI科技大本营」清华团队推出自研AI框架“计图”，对标Pytorch( 二 ) 「AI技术生态论」人物访谈栏目是CSDN发

面向未来深度学习框架的发展趋势， Jittor利用元算子组合表达的优势，提出统一计算图进行优化，并从底层开始设计了一个全新的动态编译架构。
Jittor团队称，该架构支持多种编译器，确保实现和优化分离，大幅提升了应用开发灵活性、可拓展性和可移植性，与其他主流框架相比，具有多项先进特性。

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这些领先的特性背后具体如何体现？
梁盾介绍，基于元算子组合表达神经网络的优势， Jittor提出统一计算图，融合静态计算图和动态计算图，提供高性能的计算：统一管理前向反向计算图，自动支持任意高阶导数的计算；统一调度CPU和GPU内存，支持超大模型的训练；统一同步异步运行接口，使得数据读取、内存拷贝、模型计算可以同时进行；统一管理多次迭代的计算图，实现跨迭代的融合优化。
基于此， Jittor团队在平台实现了ResNet、VGG、SSD、DeepLab、LSGAN等多个网络模型，根据他们提供的数据，与Pytorch相比， Jittor的推理和训练速度达到10%-50%的性能提升。

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梁盾表示， Jittor在性能上的提升，主要得益于Jittor提出的元算子融合和统一计算图，优化计算，节省计算资源，提升访存效率。同时， Jittor设计的全新编译架构将元算子动态编译成高性能的C++/CUDA代码，并进一步通过与LLVM兼容的优化编译遍（complierpass），生成对计算设备友好的可执行代码。
无论是提到先进特性还是性能提升，从Jittor核心开发团队的官方口径，他们无疑要对标的是业内最主流的深度学习框架Pytorch 。
Jittor开源消息发布后，开发者们在社交媒体平台上对其满是赞誉，不过要与Pytorch竞争，显然还有很长的路要走。
“中国作为人工智能产业发展和应用的最大市场，我们应该在人工智能生态的全产业链上占有一席之地。 ”
从国家科技战略层面，梁盾对AI科技大本营称，我国目前深度学习研究和应用主要依赖于国外平台，的确面临着卡脖子的风险，所以一些国内的IT企业也推出了自己的平台，希望Jittor和国内同行一起努力，为中国人工智能产业发展贡献一份力量。
最后，你怎么看Jittor？AI科技大本营将邀请业务专家做进一步解读，也欢迎在留言区发表你的观点。
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