1.华为深度学习框架MindSpore

华为算力最强AI芯片商用：2倍于英伟达V100！开源AI框架，对标TensorFlow和PyTorch
2款AI芯片、深度学习框架MindSpore：华为史无前例集中发布AI战略

2019年华为宣布自研AI框架MindSpore开源，直接对标业界两大主流框架——Google的Tensor Flow、Facebook的Pytorch。MindSpore不仅仅可以用于云计算场景，也能够应用到终端、边缘计算场景中；不仅仅是一款推理（部署）框架，也可以用来训练模型。

• MindSpore深度学习框架官方网站：https://e.huawei.com/cn/products/cloud-computing-dc/atlas/mindspore
• GitHub地址：https://github.com/mindspore-ai/mindspore

2.旷视深度学习框架MegEngine（天元）

训推一体，动静合一：深度学习框架「天元」出世
旷视发布开源深度学习框架 称与巨头不存竞争关系

2020年3月旷视科技在北京发布了新一代人工智能生产平台天元（MegEngine），其「训练推理一体」、「动静合一」、「兼容并包」、「灵活高效」的强大性能或许将为 AI 领域带来新的风向。

• 天元 MegEngine 深度学习框架官方网站：https://megengine.org.cn/
• GitHub 开源地址：https://github.com/MegEngine/MegEngine
  

3.清华深度学习框架Jittor （计图）

一键转换PyTorch
对标Pytorch，清华团队推出自研AI框架“计图”
清华大学开发了一个名为计图（Jittor）的深度学习框架。这一框架是一个基于即时编译和元算子的高性能深度学习框架，整个框架在即时编译的同时，还集成了强大的Op编译器和调优器，为模型生成定制化的高性能代码。

• Jittor深度学习框架官方网站：http://cg.cs.tsinghua.edu.cn/jittor/

• GitHub 开源地址：https://github.com/Jittor/Jittor
  
  Jittor前端语言为Python。前端使用了模块化的设计，类似于PyTorch，Keras，后端则使用高性能语言编写，如CUDA，C++。 它需要用于即时编译的编译器。当前，支持三种编译器：

• CPU 编译器 （需要下列至少一个）
  g++ （>=5.4.0）
  clang （>=8.0）推荐

• GPU 编译器（可选）
  nvcc（>=10.0）

最后

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