国产AI框架开源也疯狂 从生态看华为MindSpore的危机并存

新冠疫情全球爆发、美股10天4次熔断，2020年3月，注定是个要被记录世界历史的时刻。或许多年以后再次回想，2020年3月仍令我们记忆犹新。

对于“两耳不闻窗外事、一心只穿格子衫”的中国开发者而言，若干年后，这一时刻同样也令他们怀念。

不过他们怀念的，是今年3月的国产AI框架开源热，使得未来AI在国内将像现在的水电般，随地可见、随处可用。(注：下文所称的AI框架均指深度学习框架)

不止华为在开源

3月28日，即华为开发者大会2020(Cloud)第二天，华为宣布全场景AI计算框架MindSpore正式开源，4月份开始公测。

据华为MindSpore首席科学家、IEEE Fellow陈雷教授介绍，MindSpore主要具备以下特性：原生适应端、边、云全场景，可按需协同;AI算法即代码，通过自动微分、自动运行、自动调优，使得代码量减少20%，效率提升50%;通过自身技术创新及MindSpore与昇腾AI处理器的协同优化，实现运行态的高效，提高计算性能;对GPU、CPU等其它处理器的支持。

其实，在2019年8月的华为发布会上，华为轮值董事长徐直军便发布了MindSpore。早在2018年10月华为全联接大会上，华为便首次发布AI战略与全栈全场景AI解决方案，并提出AI框架应该是开发态友好(例如减少训练时间和成本)和运行态高效(例如最少资源和最高能效比)，且能够适应包括端、边缘和云的每个场景。

今天来看，经过一年多的研发，MindSpore在这三方面均取得了成功。

但华为宣布开源MindSpore，只是3月份国产AI框架开源事件中的一起，准确来说，是3月下旬。

3月25日，旷视联合创始人兼CTO唐文斌在其线上发布会上宣布开源自家AI生产力平台Brain++的核心深度学习框架旷视天元(MegEngine)，并将于6月推出公测版本。

公开资料显示，天元是一套训练推理一体化、动静态合一的工业级深度学习框架，架构上具体分为计算接口、图表示、优化与编译、运行时管理和计算内核五层。天元的前身是旷视内部自用的算法训练推理引擎MegEngine，由旷视3名实习生在2013年着手研发，并于2014年正式上线。该框架支撑了旷视6年来在AI竞赛的表现，以及公司产品和业务的落地，并服务于旷视研究院1400余名AI开发者。

旷视称，相比当下主流的开源深度学习框架，天元降低了深度学习的门槛，可提升算法训练和部署的效率。目前，旷视已在OpenI启智社区和GitHub两个开源社区发布了Alpha版。

时间再回拨5天。3月20日，清华大学计算机系图形实验室宣布开源自研深度学习框架Jittor，中文名为计图。

不同于TensorFlow、Pytorch等主流深度学习框架，Jittor是一个完全基于动态编译(Just-in-time)、使用元算子和统一计算图的深度学习框架。Jittor研发团队表示，开发Jittor是为了更好地释放硬件、模型等能力。如在收敛精度一致情况下，与同类型框架相比，Jittor推理速度提升 10%-50% 。

目前，Jittor已经得到了国家自然科学基金项目、北京信息科学与技术国家研究中心团队项目和清华-腾讯联合实验室项目的资助和支持。

事实上，早在2016年，百度自研的PaddlePaddle飞桨深度学习框架便打响了国产AI框架开源的第一枪，此后包括腾讯PocketFlow、阿里X-Deep Learning在内的深度学习框架均选择了开源。

不得不说，从某种意义上来看，2020年可以看作国产AI框架开源元年。

纷纷开源为哪般

不同于国内自研的AI框架进入发展期，国外AI框架早已成熟多年。且有趣的是，无论是TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle，还是mxnet、Keras、CNKT等，全球主流AI框架均选择了开源。

这不禁令人好奇：AI框架纷纷开源究竟为哪般?或许，了解了AI框架究竟是什么，这个问题便迎刃而解。

简单理解，在互联网时代，我们借助Windows操作系统浏览网页、办公。在当下移动互联网时代，我们借助安卓操作系统下载应用，工作生活。AI亦如此，AI也需要一个这样的“操作系统”，而这个“操作系统”便是AI框架。

可以看到，AI框架下接芯片、硬件系统，上连模型以及实际应用。这便意味着，在AI框架上掌握了主动权，便在AI上掌握了主动权。

而AI框架的主动权又在哪呢?开发者。“得开发者得天下”的结论早已不言而喻，从谷歌、苹果、微软、Facebook、华为等纷纷举办开发者大会便可看出。

开源，则是聚集开发者最简单且有效的方式。对推出AI框架的公司或者组织机构而言，通过将AI框架开源，借助开发者的力量可以提升代码的质量以及AI框架的易用性。

最重要的是，通过开源掌握了开发者，便掌握了AI框架生态的主动权，进而提升AI框架贡献者在整个AI框架界的地位。

TensorFlow便是一个例子。从2015年11月谷歌宣布将TensorFlow开源，四年多的时间里，这一AI框架已成为GitHub最活跃的项目之一。GitHub发布的2019年度报告显示，在贡献者最多的TOP10开源项目中，TensorFlow排名第五。且仅2018年便有4.6万个项目依赖于TensorFlow。TensorFlow在开发人数、贡献人数、受欢迎程度、谷歌搜索量等多个方面都遥遥领先其他AI框架。

这给谷歌带来的是，TensorFlow已被公认为业界数一数二的AI框架，被众多知名公司、组织、创企使用。且这样的形式使得谷歌间接“招募”了众多开发者。

MindSpore“生来不易”

理解了这些，自然也就明白华为为何要做AI框架以及为何选择将MindSpore开源。只有这样，华为AI战略中的“全栈”才能实现：从底层芯片，到芯片算子库和高度自动化算子开发工具 CANN 、训练推理计算框架 MindSpore 、再到全流程服务(ModelArts)一步到位。

也只有借助MindSpore连接，包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等全场景的部署环境才能实现，即华为AI战略中的“全场景”。

（编辑：辽源站长网）

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