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96SEO 2026-02-19 11:31 6
与通用自动编译工具不同深度学习编译器结构更加复杂包括图层优化、张量
的算子转换成循环嵌套和对应的矩阵乘法或加法运算实现对循环嵌套和计算的张量优化
优化过程中通过自动调优方法进行参数调整。
而后通过张量优化实现计算任务在底层硬
在深度学习编译器中张量优化是最核心的过程不仅要实现面向底层硬件的各种循
环优化还要负责神经网络算法到硬件体系结构的自动部署。
在面向人工智能专用加速芯
片进行循环优化和任务部署过程中张量优化需要充分考虑加速芯片的硬件架构最具挑
达芬奇结构采用的是脉冲架构怪不得不兼容CUDA。
华为晟腾的生态也做不起来尽管赚了秀多钱。
面对深度学习应用的海量数据为了充分利用人工智能专用加速芯片的多级缓存结构
张量优化在实现算子层的循环优化时要以循环分块为前提。
在此基础上实现图层优化的
融合、张量优化的其它优化技术如合并、分布等以及在计算任务的调度、自动部署和
自动调优过程中使用的调优算法等。
例如循环合并需要在分块后计算块内所需其它计算
任务总量决定合并的策略而计算任务的自动部署阶段需要根据循环分块后的循环维度实
6第二章对多面体模型和基于该模型的编译优化技术的研究进展进行了系统全面的总
结。
研究了多面体模型的工作原理分析了多面体模型编译工具的编译流程给出了利用
多面体模型提升程序并行性和数据局部性的主要方法。
最后介绍了多面体模型中的调度树
第三章以多级存储层次进行局部性优化为目标对分块技术的自动生成展开研究。
基
于多面体模型已经实现的平行四边形分块设计了一种新型的分裂分块算法并在多面体模
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