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#科技一把手#Pytorch，谁更胜一筹？文末福利，清华团队自研AI框架“计图”PK( 二 )


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 。
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