首先将回顾现有 AI 编译器架构(以 PyTorch 作为标杆),随后引出通用 AI 编译器的架构模型,并进一步介绍其 IR 中间表达层、前端优化以及后端优化的细节,最后以图的形式展示现有 AI 编译器全栈产品。 AI 编译器架构回顾 现有AI 编译器架构即是专用 AI 编译器的架构:在表达上以 PyTorch 作为标杆,对静态图做转换,转...
本文首先会基于The Deep Learning Compiler: A Comprehensive Survey中的调研做一个热门 AI 编译器的横向对比,并简要介绍几个当前常用的 AI 编译器。随后会分析当前 AI 编译器面临的诸多挑战,并展望 AI 编译器的未来。 业界主流 AI 编译器对比 在The Deep Learning Compiler: A Comprehensive Survey 文中做了一个...
TVM反而是一个更佳的入手点，即使未来你的AI Compiler基于MLIR，
《前端优化》前端优化作为 AI编译器 的整体架构主要模块,主要优化的对象是计算图,而计算图是通过AI框架产生的,值得注意的是并不是所有的AI框架都会生成计算图,有了计算图就可以结合深度学习的原理知识进行图的优化。 《后端优化》后端优化作为AI编译器跟硬件之间的相连接的模块,更多的是算子或者Kernel进行优化,而优化...
AI编译器是一种针对机器学习模型代码进行优化和加速的编译器。它可以将机器学习模型的训练过程转化为高效...
1)推理引擎,在训练的之后 AI 编译器把网络模型提前固化下来,然后在推理场景直接使用提前编译好的模型结构,进行推理部署; 2)静态图生成,通过 AI 编译器对神经网络模型表示称为统一的 IR 描述,接着在真正运行时执行编译后的内容。 另一方面,动态解释的程序则是对代码程序边翻译边运行,称为 JIT(Just in time),即...
做这方向大概率不会长久，ai编译器完全就是一个四不像的中间产物，是硬件，architecture，compiler，OS的...
作为目前业界炙手可热的编译器，TVM（Tensor Virtual Machine）于2017年8月由华盛顿大学的Luis Ceze、...
1、AI编译器的概览 AI编译器的定义 AI编译器的发展历程 2、AI编译器发展的驱动力和挑战 挑战1:Python的静态化 挑战2:AI编译器如何使能多样性算力,特别是如何充分发挥DSA芯片的算力 挑战3:面向NN领域的特定优化—自动并行+自动微分 3、MindSpore的创新和实践 昇思-MindSpore的AI编译器全景图 特点1:完整的AI编译器...
AI编译器前端的主要功能是将现有深度学习框架中的的模型作为输入,然后将模型转换为计算图表示 (Graph IR),由于前端需要对接各种深度学习框架,所以前端需要支持不同格式到Graph IR的转换。构建计算图后前端还需要在High-Level IR上结合通用编译器优化和AI特定优化方法,对计算图和图中的算子做计算和数据布局上的优化,以...