问题一：EPL如何吸引社区参与共建？
EPL如何吸引社区参与共建？
参考回答：
EPL通过开源生态的建设，吸引社区中的同学、公司或组织参与共建。我们希望通过开源工作，收到更多真实业务场景下的用户反馈，以帮助我们持续完善和迭代。同时，我们也欢迎各种维度的反馈、改进建议和技术讨论，共同推动深度学习生态的发展。
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问题二：EPL如何支持更多新硬件的适配和协同优化？
EPL如何支持更多新硬件的适配和协同优化？
参考回答：
EPL计划在新硬件的支持、适配和协同优化方面持续投入精力。我们将不断扩展对新型硬件的支持，包括GPU、FPGA等，并通过软硬件一体的优化策略，提升EPL在各类硬件上的运行效率和性能表现。
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问题三：BladeDISC是什么？
BladeDISC是什么？
参考回答：
BladeDISC是阿里最新开源的基于MLIR的动态shape深度学习编译器，它支持多款前端框架（如TensorFlow，PyTorch）和多后端硬件（如CUDA，ROCM，x86），具备完备的动态shape语义编译能力，支持推理及训练，提供轻量化API，对用户通用透明，并支持插件模式嵌入宿主框架运行以及独立部署模式。
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问题四：深度学习编译器近年来为何受到持续关注？
深度学习编译器近年来为何受到持续关注？
参考回答：
深度学习编译器近年来受到持续关注，主要是因为深度学习框架在变得越来越灵活，描述能力越来越强，但同时也带来了底层性能优化的挑战。深度学习编译器通过结合编译时图层的优化以及自动或半自动的代码生成，将手工优化的原理做泛化性的沉淀，以解决深度学习框架的灵活性和性能之间的矛盾。
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问题五：深度学习框架的发展经历了哪几个阶段？
深度学习框架的发展经历了哪几个阶段？
参考回答：
深度学习框架的发展经历了三个阶段：初代深度学习框架类似Caffe，用sequence of layer的方式描述神经网络结构；第二代类似TensorFlow，用更细粒度的graph of operators描述计算图；第三代类似PyTorch和TensorFlow Eager Mode，引入了动态图，使得框架变得更加灵活和强大。 
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