Overhead PyTorch 執(zhí)行 eager 操作時纵穿，例如睬隶，torch.add(a, b)屑宠，調(diào)度器（c10::Dispatcher）會根據(jù)分派鍵（DispatchKey...
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PyTorch Internal：算子注冊 -
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深入解析 MLIR Toy Tutorial（Chapter 4）：
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深入解析 MLIR Toy Tutorial（Chapter 3）：Rewrite IR
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深入解析 MLIR Toy Tutorial（Chapter 2）：AST to IR
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深入解析 MLIR Toy Tutorial（Chapter 1）：Toy語言及其AST定義概述 MLIR Toy Tutorial 的目標(biāo)是通過構(gòu)建一門編程語言編譯器的完整過程（包括前端和后端技術(shù)）臀脏，教授如何使用 MLIR 的各個組件來實現(xiàn)語言的解析渤滞、轉(zhuǎn)換和代碼生...
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探索LazyTensor：PyTorch/XLA中動態(tài)圖與靜態(tài)圖的結(jié)合力概述 PyTorch/XLA是PyTorch的一個擴展纱兑，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)機制的內(nèi)部工作原理概述 PyTorch的成功歸功于其簡單易用性（與Python的用法相似）和動態(tài)靈活性精肃。即使在PyTorch 2.0時代秤涩，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司抱，因為它具有靈活性筐眷、易用性和良好的性能。然而习柠，PyTorch的靈活易用性是建立在動態(tài)計算圖的基礎(chǔ)上的...
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JIT（上）：Tensorflow如何實現(xiàn)即時編譯？Tensorflow的JIT（just-in-time）是指在運行@tf.function修飾的python函數(shù)時梳庆，由jit暖途、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)是專用于機器學(xué)習(xí)的編譯器更米，機器學(xué)習(xí)的運算中99%...
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