标签：编译器

2026-04-11andy阅读(240)评论(0)

如何利用TVM的BYOC功能加速AI模型在专用芯片上的部署 随着AI算力需求的激增，NPU、TPU等专用人工智能芯片（DSA）层出不穷。然而，如何让这些芯片快速适配种类繁多的模型框架（如PyTorch、TensorFlow）成了最大的痛点。...

2026-04-03andy阅读(257)评论(0)

如何利用 TVM 编译器实现异构硬件上的模型部署与性能调优 在 AI 基础设施领域，将训练好的模型高效部署到多样化的硬件（如 CPU、GPU、DSP、NPU）是核心挑战。Apache TVM 作为一个开源的端到端深度学习编译器，通过其多层 ...

2026-02-16andy阅读(281)评论(0)

在高性能计算和深度学习领域，NVIDIA的Triton编译器正逐渐成为编写高性能GPU内核（尤其针对矩阵乘法等张量操作）的首选工具。一个常被问到的面试问题是：为什么一个编译器生成的代码，在某些场景下，能够反超由经验丰富的专家手动编写、并经过...

2026-02-15andy阅读(323)评论(0)

Java 的注解处理器（Annotation Processor，基于 JSR 269 标准）是编译期代码生成和分析的强大工具。它允许我们在代码编译阶段读取自定义注解，并根据这些注解动态创建新的 Java 源文件，从而彻底消除大量重复的样板...

2026-02-04andy阅读(368)评论(0)

在AI模型部署和推理加速领域，计算图优化是至关重要的一环。TensorFlow的XLA（Accelerated Linear Algebra）编译器是执行这些优化的强大工具，它能够通过重写计算图来显著提高模型运行效率。 本文将深入探讨XLA...

2026-02-02andy阅读(337)评论(0)

在 AI 模型推理阶段，提升速度的关键往往不在于计算本身的复杂度，而在于数据在存储介质（如GPU HBM）和计算单元（CUDA Core）之间传输的效率。算子融合（Operator Fusion）正是解决这一问题的核心技术，它通过将多个计算...

2026-02-01andy阅读(460)评论(0)

TorchScript 是 PyTorch 官方提供的编译器，用于将 PyTorch 模型从灵活的 Python 动态图环境转换成高性能的静态图表示。这种静态图格式可以脱离 Python 解释器运行，实现推理加速，并支持在 C++ 或其他生...