编译开销问题显著影响深度学习编译器的实际应用。编译器只有在编译开销相对于其带来的性能收益有足够优势时才具有实用价值。在部分应用场景下,如需要几天时间完成训练的模型,若编译开销高达数小时,则难以接受。此外,编译开销还可能阻碍模型的快速调试,增加开发和部署的难度和负担。
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