MegEngine

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旷视科技于2014年启动的深度学习框架项目,作为其AI生产力平台Brain++的核心组件,已广泛应用于旷视内部算法研发及外部工业场景。

收录时间:
2025-03-26
MegEngineMegEngine
MegEngine

产品介绍

MegEngine(旷视天元)是旷视科技于2014年启动的深度学习框架项目,作为其AI生产力平台Brain++的核心组件,已广泛应用于旷视内部算法研发及外部工业场景。凭借训练推理无缝衔接超低硬件门槛,MegEngine成为国产框架中兼顾性能与易用性的标杆。


适用人群

AI算法工程师:需要快速迭代模型并部署到多平台。
高校科研团队:追求低代码开发与高性能计算资源。
工业开发者:需在边缘设备(如手机、IoT)运行轻量化模型。
深度学习初学者:友好API设计降低学习门槛。


核心功能与技术原理

功能模块技术原理与优势
训练推理一体化采用“动静合一”架构,动态图调试后一键转静态图部署,避免模型转换精度损失。
内存优化技术自研Pushdown分配算法与DTR策略,显存占用降低50%,支持大模型训练。
多硬件兼容支持CPU/GPU/ARM等平台,适配Linux/Windows/Android系统,实现“一次开发,全端运行”。
PyTorch风格APIPythonic接口设计,支持导入PyTorch模块,降低迁移成本。
4bits量化推理非对称量化技术结合算子融合,推理速度较TensorRT提升30%,精度接近FP32。

工具使用技巧

  1. 快速安装

    pip install megengine --upgrade  # 推荐使用最新版本

    或通过Docker一键部署:

    docker pull megengine/megengine && docker run -it megengine/megengine
  2. 模型轻量化
    • 启用DTR算法减少显存占用:适用于大batch训练场景。
    • 使用预训练模型库(Model Hub)加速开发,覆盖图像分类、目标检测等任务。

  3. 性能调优
    • 利用mperf工具进行安卓端OpenCL算子的Roofline分析,定位计算瓶颈。
    • 动态图转静态图导出.mge格式,提升端侧推理效率。


访问地址

👉 立即体验MegEngine官网


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