Jittor是一个基于即时编译和元算子的高性能深度学习框架，它的前端语言是Python，后端使用高性能语言编写。Jittor的设计理念是提供一种高效的深度学习编程框架，它具有以下特点：
1. 即时编译：Jittor使用即时编译技术，可以在运行时根据用户定义的计算图生成高效的代码，从而提高计算效率。
2. 元算子：Jittor使用元算子的概念，将操作符和数据分离，将计算图表示为一个算子图，方便进行优化和调度。
3. 模块化和动态图执行：Jittor支持模块化和动态图执行，用户可以根据需要灵活地组合各种模块，快速搭建复杂的神经网络模型，并且支持动态图执行，方便调试和开发。
4. 高性能：由于Jittor使用高性能语言编写后端，如CUDA和C++，因此可以获得较高的计算性能，在处理大规模数据和复杂模型时表现优异。
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Jittor是一个性能强劲的深度学习框架，可以满足各种深度学习任务的需求，尤其适合在大规模数据和复杂模型上进行高效计算。
https://github.com/Jittor/jittor/blob/master/README.cn.md
[1] @halomaster • 16 Apr 2023, 09:27 GMT
大模型推理库JittorLLMs
1. 降低硬件要求,方便更多人使用大模型。大模型的高性能要求一直是限制其普及的重要因素。JittorLLMs通过优化框架和模型,大幅降低配置要求,这无疑会让更多研究者和开发者有机会使用和研究大模型。
2. 统一环境配置,简化模型迁移。不同大模型有不同的软硬件要求和配置方式,这给用户带来很大难度。JittorLLMs通过统一的框架和环境,简化了不同大模型之间的迁移,降低了用户的学习和使用门槛。
3. 支持多种主流大模型,具有广泛适用性。JittorLLMs目前已经支持多种知名大模型,并会继续扩充支持范围,这让其可以适用于更广泛的应用场景,为不同需求的用户和任务提供Choices。
4. 实现框架级和模型级的优化,提高速度。JittorLLMs不仅针对框架本身进行了优化,还利用元算子等手段优化了模型本身,从而在速度上取得较大提升。这也进一步增强了其实用性。
5. 利用Jittor简化部署,提高移植性。Jittor作为统一的基础框架,简化了JittorLLMs的部署和设备移植。用户可以更容易地在不同环境中使用JittorLLMs和大模型。
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JittorLLMs是一个很有实用价值的项目,通过对环境、框架和模型的深度优化,大幅降低大模型的使用难度,简化了研究和应用过程。相信它会为国内大模型的发展和应用带来很大推动作用。
[2] @halomaster • 16 Apr 2023, 09:37 GMT
Jittor 的实现比朴素 Python 实现更快的原因有几个：
1. **编译优化**：Jittor 是一个基于 Just-In-Time (JIT) 编译技术的深度学习框架。这意味着在运行时，Jittor 可以针对特定的硬件和输入数据生成高度优化的代码。这样的优化包括但不限于循环展开、常量传播和向量化。相比之下，朴素的 Python 实现没有这些编译优化。
2. **并行计算**：Jittor 可以自动地并行计算。在多核 CPU 和 GPU 的硬件上，Jittor 可以充分利用硬件资源，使计算执行得更加高效。而朴素的 Python 实现没有针对并行计算进行优化，通常只能利用单个 CPU 核心。
3. **内存优化**：Jittor 会自动管理内存分配和释放，避免不必要的内存开销。此外，Jittor 还可以通过数据流分析，在计算过程中利用局部性原理对内存访问进行优化。相比之下，朴素的 Python 实现在内存管理方面没有这些优化。
4. **算子融合**：Jittor 可以自动地将多个算子融合为一个更大的算子，从而减少中间结果的存储和计算开销。这在多个连续的元算子操作时特别有效。而朴素的 Python 实现没有这种算子融合的优化。
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Jittor 的实现由于其编译优化、并行计算、内存优化和算子融合等优势，使其在执行速度上远优于朴素的 Python 实现。
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