中国人工智能(MAI)公司Megvii今天宣布，它已开源其深度学习框架MegEngine，该框架是新一代AI生产力平台Brain ++的核心。
MegEngine是Megvii自己内部使用的算法训练和推理引擎。它由三名Megvii实习生于2013年创立，并于2014年正式启动。
这个自主开发的深度学习框架支持Megvii在过去六年中在国际AI竞赛中的表现以及公司产品和业务的实施。目前，它为Megvii研究所的1,400多名AI开发人员提供服务。
在新闻发布会上，Megvii的联合创始人兼CTO Tang Wenbin正式宣布MegEngine的代码是开源的，并指出这是一组将培训和推理，动态和静态集成在一起的工业级深度学习框架。 。
在传统的深度学习研发中，从原型到生产部署的产品通常需要分别设计和调用训练框架和推理框架。
这会导致在训练和模型推断的转换过程中出现无法解释的性能或准确性损失，这要求开发人员进行手动优化，并且无法追溯当算法部署在计算平台上时发生的各种问题。
MegEngine框架避免了此类问题。通过训练与推理的集成，可以省去模型转换的过程，可以直接推断出训练后的模型，并且可以跨设备调整模型的准确性。
同时，MegEngine具有内置的自动模型优化功能和简化的流程，从而减少了手动操作的机会并降低了出错的可能性。
此外，MegEngine配备了Python和C ++接口，支持动态图，静态图一键转换和混合编程，并且可以使用高级编程语言进行图优化和图编译。
在运行时管理中，MegEngine具有执行流程和调度程序。它使用动态和静态内存分配来共存，并且可以通过自动亚线性内存管理优化器获得更好的内存优化结果。
在基础设计中，MegEngine的计算内核与主流计算设备兼容，并支持多机多卡和分布式培训。
为了解决模型再现困难的问题，MegEngine支持导入PyTorch Module，可以针对计算机视觉任务对其进行优化。
目前，Megvii已在OpenI Qizhi社区和开源社区GitHub(中国的新一代人工智能开源平台)上发布了MegEngine Alpha版本的源代码。
开发人员还可以使用MegEngine官方网站上的在线深度学习工具来自由调用计算能力，获取最新的数据集和培训脚本以及进行简单的培训和试用。
同时，Megvii为MegEngine的开发人员准备了算法预训练模型ModelHub，以支持开箱即用的开发人员。
对于开源之后的MegEngine框架的开发计划，Megvii透露它将在技术贡献者的帮助下于6月推出beta版本。