MegEngine

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MegEngine 将模型从训练到部署的完整生命周期都收拢在同一套代码里，团队不必再为每个阶段分别准备和切换不同的工具链，省去了不少工程上的来回折腾。它最突出的特点是内存规划器，开启后能把 GPU 显存占用压到原来的三分之一左右，对共享显卡或配置一般的机器来说非常实用。训练好的模型可以直接跑在 x86、Arm、CUDA 和 ROCm 上，覆盖桌面、移动端和嵌入式设备，量化与动态形状也在框架内部处理，不需要额外做转换步骤。如果你熟悉 PyTorch，又希望尝试一个更侧重效率和低显存推理的方案，MegEngine 值得上手体验。