机器学习编译器优化入门

机器学习模型，特别是深度神经网络，需要大量计算资源。尽管PyTorch和TensorFlow等框架为模型设计提供了高级抽象，但要在特定硬件上高效运行这些模型，需要在编译器层面进行优化。本课程介绍机器学习编译器的架构和运行机制，重点讲述如何将高级计算图转换为高效的机器码。

您将学习ML模型从图捕获到代码生成的整个生命周期。课程内容包含中间表示（IR）、图级转换以及低级循环优化。您将了解编译器如何进行算子融合、内存布局重写以及硬件专用指令映射。本课程还介绍自动调优策略，这些策略用于在无需手动干预的情况下找到最优执行方案。通过学习这些内容，您将获得使用现代编译器栈检查、调试和提升模型性能所需的技术能力。