ir是什么(ir是什么软件)( 二 )
提升计算效率【ir是什么(ir是什么软件)】软件编译的优化:面向神经网络的软件编译器主要使用深度学习框架的神经网络模型作为输入，如Caffe、TensorFlow等 。编译过程的不同阶段都需要优化，编译过程通常可以分为五个层次:前端、中间表示(IR)、高层优化、低层优化和后端 。将具有不同前端深度学习框架的神经网络模型的高层规范表示转换为编译器特定的中间表示 。这些中间表示通常采用有向无环图的形式，其中每个节点表示一个计算操作，每个边表示操作之间的数据依赖关系 。因此，可以在这些中间表示上使用面向图的高级优化方法来融合操作并优化数据布局 。除了高级中间表示，在编译器的优化过程中还采用了多种扩展中间表示 。神经网络的工作负荷可以分解成张量运算(如矩阵-向量和矩阵-矩阵乘法) 。底层优化方法主要用于优化各种张量运算的执行顺序，以增强数据局部性，充分利用硬件平台的并行性 。软件编译阶段有上百个底层优化步骤可供选择和使用，而软件编译的优化问题主要在于决定使用哪种优化方法以及如何选择最佳参数(如循环展开、分段和交换参数、融合策略和向量化) 。最后，后端负责将编译优化的完整实现映射到可以被AI加速器解析的指令 。
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