问题一：动态shape编译面临的主要挑战是什么？
动态shape编译面临的主要挑战是什么？
参考回答：
动态shape编译的主要挑战来自于需要在静态的编译过程中能够处理动态的计算图语义。这要求编译结果能够在运行时做实时的shape推导计算，并为shape计算做代码生成，以支持内存/显存管理和kernel调度时的参数选择。
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问题二：BladeDISC如何支持动态shape语义？
BladeDISC如何支持动态shape语义？
参考回答：
BladeDISC通过采用host-device联合codegen的方案，包括shape计算、内存/显存申请释放、硬件管理、kernel launch等运行时流程全部为自动代码生成，以支持动态shape的端到端需求，并追求极致的整体性能。
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问题三：BladeDISC在应对动态shape下的性能问题时采取了哪些策略？
BladeDISC在应对动态shape下的性能问题时采取了哪些策略？
参考回答：
BladeDISC采用区分计算密集型部分和访存密集型部分的策略。对于计算密集型部分，支持在运行时根据不同的具体shape选择合适的算子库实现，并处理动态shape语义下的layout问题。对于访存密集型部分，采用speculation机制，在编译期根据规则生成多个版本的kernel实现，在运行时自动选择最优实现。
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问题四：speculation机制是如何在BladeDISC中实现的？
speculation机制是如何在BladeDISC中实现的？
参考回答：
在BladeDISC中，speculation机制通过基于host-device的联合代码生成来实现。编译期根据一定的规则生成多个版本的kernel实现，并在运行时根据实际shape自动选择最优的实现版本。
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问题五：动态shape下，大颗粒度算子融合的实现面临哪些挑战？
动态shape下，大颗粒度算子融合的实现面临哪些挑战？
参考回答：
在动态shape语义下实现大颗粒度算子融合（如fusion-stitching）需要处理更大的复杂性，因为shape的不确定性增加了优化决策的难度。然而，BladeDISC通过shape constraint的抽象在IR和pass pipeline中的使用，简化了这一复杂性，使得整体性能能够进一步接近甚至超过手工算子实现。 
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