BladeDISC 深度学习编译器问题之BladeDISC在新硬件支持方面如何解决
问题一：BladeDISC与TensorRT等推理优化工具相比有哪些优势？ BladeDISC与TensorRT等推理优化工具相比有哪些优势？ 参考回答： BladeDISC相比TensorRT等推理优化工具的优势包括：完备的动态shape语义支持，基于compiler based的技术路径在非标准模型上的性能优势，以及更为灵活的部署模式选择，以插件形...
BladeDISC 深度学习编译器问题之实现硬件适配如何解决
问题一：深度学习编译器如何实现硬件适配？ 深度学习编译器如何实现硬件适配？ 参考回答： 深度学习编译器通过提供中间层的IR来实现硬件适配。编译器将顶层框架的模型流图转化成中间层表示IR，然后在中间层IR上进行通用的图层优化。在后端，编译器会根据目标硬件平台的特性，将优化后的IR通用性地生成各个目标平台的机器码。这样，当面对一个新的硬件设备时，无需手动为...
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