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。
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