Soumith Chintala 是一位印度裔美国籍人工智能研究员和工程师，被广泛认为是 PyTorch 开源深度学习框架的共同创建者 ^{[1] [2]}。在 Meta AI（前身为 Facebook AI Research (FAIR)）担任研究科学家的十一年期间，他领导 PyTorch 项目从最初发展成为全球人工智能社区的基础工具 ^[3]。Chintala 是开源人工智能开发的杰出倡导者，并于 2025 年 11 月 6 日宣布他计划于当月晚些时候离开 Meta，去追求新的事业 ^[3]。

教育背景

Chintala 在印度韦洛尔理工学院 (VIT) 完成了他的本科学习。后来，他前往美国纽约大学 (NYU) 攻读研究生 ^[1]。在纽约大学，他于 2010 年至 2012 年间获得了计算机科学硕士学位，随后于 2012 年至 2016 年在同一领域攻读博士学位 ^[4]。他在纽约大学的研究重点是深度学习和计算机视觉，师从人工智能先驱 Yann LeCun ^[1]。

职业生涯

早期职业生涯

在纽约大学期间，Chintala 深入参与了新兴的深度学习社区。他是 Torch7 的主要维护者和核心开发者，Torch7 是一个基于 Lua 脚本语言的科学计算框架，在著名的研究实验室中获得了广泛关注 ^[1]。他还与 Pierre Sermanet 和 Yann LeCun 一起共同维护了 EBLearn，这是一个基于 C++ 的深度学习库。Chintala 创建了 convnet-benchmarks，这是一个深度学习模型的基准测试套件，在 2015 年至 2017 年间被 NVIDIA、AMD 和 Intel 等硬件制造商广泛认为是标准。他的早期工作还包括有影响力的开源项目，例如在 Torch 中实现的 DCGAN 架构 ^{[5] [1]}。

Meta AI (Facebook AI Research)

Chintala 于 2014 年 5 月加入 Facebook AI Research (FAIR)，并在该公司（后来更名为 Meta AI）工作了 11 年 ^{[4] [3]}。他将 FAIR 的早期形成时期描述为“绝对神奇”，其特点是一个小型协作团队在一个开放的环境中构建最先进的人工智能。在他从事 PyTorch 工作之前，他为 FAIR 的各种有影响力的项目做出了贡献，包括生成对抗网络 (GAN)、星际争霸 AI 机器人、第一个 FAIR 计算集群和对象检测系统 ^[3]。

他在 Meta 最重要的贡献是共同创建并领导了 PyTorch 框架，该框架于 2016 年公开发布。他以项目经理、技术负责人、沟通负责人和发布工程师等多种身份为该项目服务，指导其从内部研究工具发展成为全球采用的平台 ^[3]。

离开 Meta

2025 年 11 月 6 日，Chintala 宣布他打算离开 Meta，生效日期为 2025 年 11 月 17 日 ^{[3] [2]}。他表示，他在公司从事的 PyTorch 主要工作感觉“现在已经完成”，他已准备好探索新的挑战。他离开的原因包括渴望“再次做一些小事”并避免“从未尝试 Meta 以外的事情的反事实遗憾”。他还表示相信 PyTorch 项目及其新的领导团队具有弹性，不再需要他的直接监督，并指出“该项目不再需要我” ^[3]。

行业观察家认为，该公告是开源人工智能生态系统的一个关键时刻，将其解读为 PyTorch 成熟及其社区驱动的治理模式成功的标志，而不是中断 ^[2]。

PyTorch

PyTorch 是 Chintala 对人工智能领域最受认可的贡献。作为共同创建者和领导者，他指导该框架从最初的开发发展成为人工智能生态系统中的主导力量 ^[3]。

创建和原则

PyTorch 的开发是作为基于 Lua 的 Torch 框架的继任者，目标是创建一个更用户友好且 Python 原生的深度学习库。Chintala 的愿景是使人工智能研究“令人愉快”且其工具“优雅”，从而降低全球开发人员和研究人员的入门门槛 ^[3]。

该框架的快速采用是由几个关键设计原则驱动的：

• Python 优先集成： PyTorch 的设计使其感觉像是 Python 原生的，允许开发人员无缝使用标准 Python 控制流和调试工具 ^[1]。
• 动态计算图： 它引入了一种“按运行定义”的方法，也称为 Eager Execution。这允许网络结构在运行时发生变化，为复杂模型提供更大的灵活性，并使调试过程比当时竞争框架使用的静态图更容易 ^[5]。
• 易用性： 简单直观的 API 是一个核心优先事项，这加速了研究社区内的实验和创新 ^[1]。

影响和采用

在 Chintala 的领导下，PyTorch 迅速成为学术界首选的框架，到 2023 年，在 NeurIPS 等主要会议上发表的 80% 以上的研究论文中都使用了该框架。它的采用范围扩大到整个行业，估计有超过 90% 的人工智能从业者和企业使用它 ^[2]。

PyTorch 现在是生成式人工智能、自动驾驶和医疗保健诊断等应用的关键基础设施层。包括 OpenAI、Google、Microsoft、Tesla、Cruise 和 AstraZeneca 在内的主要技术公司都在使用它，并为 Instagram、TikTok 和 Snapchat 等消费产品中的功能提供支持 ^{[1] [2]}。2022 年，为了确保其长期可持续性和社区驱动的治理，Meta 将 PyTorch 过渡到新成立的、供应商中立的 PyTorch 基金会，该基金会由 Linux 基金会托管 ^[4]。

开源贡献

Chintala 是开源软件和研究的积极倡导者。他的理念体现在他的声明中，“当人工智能可以访问且开源时，它才是美味的”以及“放弃技术和知识是使竞争环境公平的最佳方式之一” ^{[4] [1]}。他赞扬了 Meta 的领导层，特别是 Mark Zuckerberg 和 Mike Schroepfer，他们支持“开源从根本上重要且是一种可靠的商业策略”的观点，他指出这对于 FAIR 和 PyTorch 的成功至关重要 ^[3]。

除了 PyTorch 之外，他的贡献还包括他在 Torch7 和 EBLearn 上的基础工作。他的 GitHub 个人资料展示了参与各种机器学习项目的历史，包括 ganhacks（一个用于训练 GAN 的技巧库）和 convnet-benchmarks ^[5]。他还强调了社区参与的重要性，亲自回答了论坛上的数千个用户问题，以保持与开发者生态系统“基层”的密切联系。即使在宣布离开 Meta 后，Chintala 也确认他打算继续成为 PyTorch 社区的活跃成员 ^{[3] [1]}。

未来计划

离开 Meta 后，Chintala 计划追求一项新的、规模较小的风险投资。他将他的下一步描述为构建“一些小的东西。一些新的东西。一些我还不完全理解的东西。一些不舒服的东西”，表明他对早期或实验性项目感兴趣 ^[3]。他还表示有兴趣为少数初创公司提供咨询并探索风险投资领域。Chintala 已经是 Anthropic、Runway 和 Together.ai 等多家人工智能公司的活跃天使投资人。他还继续从事家庭机器人领域的个人研究项目，目标是构建能够自动化家务的机器人 ^[1]。