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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。
【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。
【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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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。
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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