深度学习编译器如何平衡开发效率与性能之间的矛盾？
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深度学习编译器通过提供高层抽象的计算图描述作为输入，并在编译过程中引入优化策略，来解决开发效率与性能之间的矛盾。编译器会将高层的计算图描述转化为中间表示（IR），在中间层IR上进行通用的图层优化，然后将优化后的IR转换为各个目标平台的机器码。这样，用户就可以专注于上层模型的开发，而无需担心底层性能的优化问题。
2024-08-05 21:03:54赞同 展开评论
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