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转载:【AI系统】AI编译器前瞻
本文基于《The Deep Learning Compiler: A Comprehensive Survey》调研,对比了TVM、nGraph、TC、Glow和XLA五个热门AI编译器,介绍了它们的特点与优势。文章还探讨了AI编译器面临的挑战,如动态Shape问题、Python编译静态化、硬件性能优化等,并展望了AI编译器的未来发展方向,包括自动并行、自动微分和Kernel自动生成等技术。
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2天前
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【AI系统】AI编译器前瞻
本文基于《The Deep Learning Compiler: A Comprehensive Survey》调研,对比了TVM、nGraph、TC、Glow和XLA五个热门AI编译器,介绍了它们的特点和应用场景。文章分析了AI编译器面临的挑战,包括动态Shape问题、Python编译静态化、发挥硬件性能、特殊优化方法及易用性与性能兼顾问题,并展望了AI编译器的未来,探讨了编译器形态、IR形态、自动并行、自动微分及Kernel 自动生成等方面的发展趋势。
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2天前
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【AI系统】传统编译器发展
编译技术是计算机科学的重要组成部分,作为基础软件的核心,它将高级语言转换为机器码,极大提高了编程效率。从1957年的IBM Fortran开始,编译器经历了多个发展阶段,包括结构化程序设计、面向对象编程、并行计算及AI应用等,形成了如今如GCC、LLVM等成熟的编译体系。未来,随着多语言融合和跨平台需求的增长,编译技术将继续演进,支持更多新兴语言和平台。
Java 内存管理与优化:掌控堆与栈,雕琢高效代码
Java内存管理与优化是提升程序性能的关键。掌握堆与栈的运作机制,学习如何有效管理内存资源,雕琢出更加高效的代码,是每个Java开发者必备的技能。
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9天前
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来自: 通义灵码
通义灵码与微软 Azure 的融合创新
微软 Azure 依托其广泛的软件产品线和技术生态系统,成为云计算领域的关键玩家。Azure 提供了包括虚拟机、SQL 数据库、Blob 存储在内的多项核心服务,支持多操作系统和应用场景,帮助企业轻松迁移现有应用至云端。此外,Azure 在人工智能、物联网等前沿技术领域也提供了丰富的产品和服务,如 Azure Machine Learning 和 Azure IoT Hub,助力企业加速数字化转型。特别地,对于已深度使用微软技术栈的企业,Azure 提供了无缝的云迁移解决方案。
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10天前
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JVM常见面试题(四):垃圾回收
堆区域划分,对象什么时候可以被垃圾器回收,如何定位垃圾——引用计数法、可达性分析算法,JVM垃圾回收算法——标记清除算法、标记整理算法、复制算法、分代回收算法;JVM垃圾回收器——串行、并行、CMS垃圾回收器、G1垃圾回收器;强引用、软引用、弱引用、虚引用
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10天前
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来自: 云原生
【Docker最新版教程】一文带你快速入门Docker常见用法,实现容器编排和自动化部署上线项目
Docker快速入门到项目部署,MySQL部署+Nginx部署+docker自定义镜像+docker网络+DockerCompose项目实战一文搞定!
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