清华大学发布Jittor：动态编译深度学习框架，元算子与统一计算图革新

"清华大学计算机系图形实验室近日开源了一个名为Jittor（中文名计图）的深度学习框架，该框架以其独特的设计理念和技术特性引起了业界关注。Jittor是一个基于元算子和统一计算图的框架，它采用了动态编译技术（Just-in-Time，简称JIT），旨在提供易用性和高效性能的完美结合。 元算子是Jittor的核心创新之一，它允许开发者以简洁的表达方式定义复杂的神经网络计算单元。通过元算子，用户可以在保持代码易读易懂的同时，实现高级操作，如自动优化和适应不同硬件（如CPU和GPU）。这种灵活性使得Jittor能够轻松应对多样化的深度学习任务，无论是简单的模型还是复杂的神经网络架构。 统一计算图是Jittor的另一个重要特点，它融合了静态计算图和动态计算图的优点。静态计算图提供了编译时的优化，提高了执行效率，而动态计算图则保证了灵活性。Jittor的统一计算图设计能够在保证代码简洁性的同时，实现高效的执行性能，从而克服了传统框架可能存在的性能瓶颈。 Jittor的设计理念强调易用性、可定制性以及实现与优化的分离。用户只需寥寥数行代码，就能定义新的算子和模型，而且这些代码在运行时会进行即时编译，确保快速响应和高效执行。此外，Jittor支持算子之间的无缝融合，使得构建深度学习模型的过程更加直观和高效。 Jittor的开源标志着中国在深度学习框架领域的又一重大突破，它不仅提供了高性能的计算能力，还简化了开发者的工作流程，有望推动国内AI技术的发展，并在全球范围内与PyTorch等知名框架竞争。对于研究者和开发者来说，这是一个值得关注和探索的新选择。"