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编译器的代数化简原理！AI编译器的代数化简来啦！【AI编译器】系列之前端优化第09篇

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Uploaded: 2024-07-16T22:10:50.798Z

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2022-12-21 10:04:12

【AI编译器】系列之前端优化第09篇：编译器的代数化简原理！AI编译器的代数化简来啦！代数化简的目的是利用交换率、结合律等规律调整图中算子的执行顺序，或者删除不必要的算子，以提高图整体的计算效率。引入代数化简主要是在网络模型生成计算图的时候会把一些算符或者算子操作进行转化，第二种是AI编译器在图优化过程中插入了新的算子，而插入的新的算子和已有的算则之间存在冗余。面向2种情况都需要进行代数化简，现在一起看看AI编译器的代数化简原理吧！

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【AI编译器】前端优化 (10/11)

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简介

随着深度学习的不断发展，AI 模型结构在快速演化，底层计算硬件技术更是层出不穷，对于广大开发者来说不仅要考虑如何在复杂多变的场景下有效的将算力发挥出来，还要应对计算框架的持续迭代。AI编译器就成了应对以上问题广受关注的技术方向，让用户仅需专注于上层模型开发，降低手工优化性能的人力开发成本，进一步压榨硬件性能空间。 AI编译器主要是分为前端优化、后端优化，部分还会有中间优化层，而这里面主要介绍AI编译器的前端优化涉及到的算法和优化Pass。

01 内容介绍