概述 MLIR Toy Tutorial[https://mlir.llvm.org/docs/Tutorials/Toy/] 的目標(biāo)是通過(guò)構(gòu)建一門編程語(yǔ)言編譯器的完整過(guò)程（...
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深入解析 MLIR Toy Tutorial（Chapter 3）：Rewrite IR -
深入解析 MLIR Toy Tutorial（Chapter 2）：AST to IR
概述 MLIR Toy Tutorial[https://mlir.llvm.org/docs/Tutorials/Toy/] 的目標(biāo)是通過(guò)構(gòu)建一門編程語(yǔ)言編譯器的完整過(guò)程（...
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探索LazyTensor：PyTorch/XLA中動(dòng)態(tài)圖與靜態(tài)圖的結(jié)合力概述 PyTorch/XLA是PyTorch的一個(gè)擴(kuò)展，與Google的XLA（Accelerated Linear Algebra）編譯器相結(jié)合，旨在解決PyTorch在訓(xùn)...
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理解PyTorch分發(fā)機(jī)制的內(nèi)部工作原理概述 PyTorch的成功歸功于其簡(jiǎn)單易用性（與Python的用法相似）和動(dòng)態(tài)靈活性。即使在PyTorch 2.0時(shí)代，它仍然保持著"Faster, more pythoni...
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從PyTorch到TorchScript: 打通深度學(xué)習(xí)模型的生產(chǎn)和應(yīng)用概述 PyTorch是一款非常流行的深度學(xué)習(xí)框架，開發(fā)者和研究者常常選擇它，因?yàn)樗哂徐`活性、易用性和良好的性能。然而，PyTorch的靈活易用性是建立在動(dòng)態(tài)計(jì)算圖的基礎(chǔ)上的...
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JIT（上）：Tensorflow如何實(shí)現(xiàn)即時(shí)編譯？Tensorflow的JIT（just-in-time）是指在運(yùn)行@tf.function修飾的python函數(shù)時(shí)，由jit、tf2xla和XLA一起完成一系列如子圖構(gòu)造、子...
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開篇：XLA是什么？XLA[https://www.tensorflow.org/xla](Accelerated Linear Algebra)是專用于機(jī)器學(xué)習(xí)的編譯器，機(jī)器學(xué)習(xí)的運(yùn)算中99%...
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Bazel Build：Bazel之旅Bazel之旅 新建一個(gè)C++工程，物理組織如下圖所示。該工程的WORKSPACE為空文件，該項(xiàng)目不存在外部依賴。并且，包括lib和main兩個(gè)包。 lib包 頭文件 lib...
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LayerNorm核心技術(shù)Overview 你能打開這篇文章，相信對(duì)LayerNorm（LN）、BatchNorm（BN）多少是有些了解，它們分布在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，對(duì)上一層輸出的激活值做歸一化（norma...
