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深度学习编译器在实际应用中面临的主要瓶颈包括易用性、编译开销问题、对用户透明性问题、鲁棒性以及性能问题。其中，易用性涉及与前端框架对接、动态shape和动态计算图支持不足；编译开销问题要求编译开销与性能收益之间的平衡；对用户透明性要求编译器能自动处理用户输入，减少对开发者经验的依赖；鲁棒性则涉及编译成功率和结果正确性；性能问题则要求编译器优化效果能媲美或超越人工优化。
2024-08-05 21:10:34赞同 5 展开评论 打赏
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