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旷视研究院院长孙剑曾表示：「旷视 Brain++ 让规模化算法训练成为可能。」简单地理解，拥有能批量生产算法的 Brain++，对旷视来说就是生产力的跃迁。让旷视的开发者来从拓荒期快速走上现代化的进程。
旷视 Brain++总体上可以大体分为三部分，其中即将开源的深度学习算法开发框架 MegEngine 是核心，其次是提供算力调度支持的深度学习云计算平台 MegCompute，以及用于提供数据服务和管理的数据管理平台 MegData。起家于计算机视觉的旷视之所以能够快速发展，屡屡在 AI 竞赛中屠榜，其背后的奥义在于：旷视通过 Brain++实现了算法创新上的小步快跑和自给自足，再进一步深究，其成功最根本的原因在于旷视的核心框架效果确实非同一般。
然而在各家厂商不断开源 AI 工具的今天，旷视将自己的「杀手锏」推向整个社区究竟经过了何种考量？这还要从深度学习框架的发展历程说起。
国产深度学习框架之路
什么是框架？就是前人已经开辟了一条路，后来者只需要跟着这条路走就对了。
众所周知，人工智能风雨六十余载，是深度学习的出现让人工智能产业的发展曲线走向新的拐点。然而早期的研发人员没有任何「前人之路」可走。在深度学习的萌芽时期，Theano 这样的元老级框架就曾指导我们写出第一批强大的神经网络；而后 TensorFlow 等继承者让神经网络的编写逐渐变得像搭积木一样简单。
深度学习的第一批探路者很多都是海外的知名学者，其背靠的深度学习框架也多是海外开发者创建与维护。从最开始蒙特利尔大学与伯克利大学提出的 Theano、Caffe 框架，到现在谷歌与 Facebook 维护的 TensorFlow、 Py
（编辑：新余站长网）
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