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▎灵活高效
对AI产品研发生产公司来说 ， 为了提供极致的AI服务 ， 需要其产品在不同设备上都达到极致的性能 。
天元框架借助其高性能的算子库和高效的内存优化策略 ， 可以充分利用不同设备的算力 ， 从而达到灵活高效的效果 ， 使得同样的设备在应用天元框架时可以训练更大的模型 ， 支持更多的算法种类 。

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Brain++天元助力科研与生产
根据旷视首席科学家、旷视研究院院长孙剑的介绍 ， 旷视Brian++天元框架的特点可以简单总结为三点：“训得好” ， “训得快” ， “训得动” 。
▎框架与算法协同——训得好
孙剑博士介绍道 ， 天元的第一个特点是框架与算法协同 。 今天 ， 人工智能的算法运行在各种各样不同的平台之上 ， 而云、端、边设备的特性差异很大 ， 无法设计一种网络满足所有需求 。
旷视在进行深度学习研发的过程中 ， 发现了一种三角形关系：三角形的三个顶点分别意味着取得良好训练效果的三要素——训练框架、计算设备、网络结构 。
为了达到最好的效果 ， 三者需要联合设计 ， 基于对不同计算设备特性的研究 ， 天元框架可以快速开发算子 ， 并灵活高效地进行算子优化 ， 适配不同特性的计算设备 ， 这是取得最优运行效果的关键 。

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受益于天元框架和对端侧设备的深刻理解 ， 旷视“协同设计”理念的成果“ShuffleNet” ， 近几年在端上取得了优异的效果 ， 帮助国内手机厂商加速其智能化过程 ， 并成为了各大主流框架中的标准实现 。

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▎高效训练系统——训得快
随后 ， 孙剑博士又介绍道 ， 在计算机视觉领域非常有名的MSCOCO大赛中 ， 旷视在2017-2019年连续三年夺冠 。 这得益于旷视天元框架的高效训练系统 。

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原因是多样的 ， 但其中非常关键的是天元框架第一次引入SyncBN技术 ， 能够支持超大MiniBatch训练 ， 从而大幅度提高了训练模型的速度 ， 训练时长由30个小时缩减至2小时 ， 让研究人员可以在同样的时间去测试更多的想法 ， 不断推进对计算机视觉和AI的认知 。

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▎大规模能力——训得动
最后 ， 孙剑博士解释了天元的大规模能力与旷视数据库容量规模有关 。 在2019年 ， 旷视联合北京智源人工智能研究院联合发布了Object365数据集 ， 现在Object365V2已经包含超过200万张图像 ， 超过2800万个人工标签 ， 是COCO的16倍大 。
更大的数据可以确定更好的模型 ， 带来更高的精度、更快的收敛 。 同时 ， 旷视天元具有高加速比、亚线性显存节省技术等特性 ， 因此可以轻松完成更大容量的训练 。

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目前 ， Brian++天元框架除了帮助旷视在科研学术方面取得优异成绩 ， 也已在产业界落地应用 ， 赋能企业 。

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