通过构建网络模型的中间表达及多层中间表达，让模型本身可以更好的被下层 AI 编译器编译生成高效的后端代码。...为了解决多硬件平台上的性能优化的问题，多种 AI 编译器被提出并得到了普及和应用，比如：TVM ，Glow，XLA 和 Jittor 等。...AI 编译器以神经网络模型作为输入，将 AI 计算任务通过一层或多层中间表达 IR 进行翻译和优化，最后转化为目标硬件上可执行的代码，与传统的编译器（LLVM）类似，AI 编译器也采用前端、中间表示和后端分层设计的方式...与传统编译器相比，AI 编译器是一个领域特定的编译器，有四个明显的特征： 主前端语言：与传统编译器不同，AI 编译器通常不需要 Lexer/Parser，而是基于前端高级编程语言（如 Python）的...多种 AI 框架的支持与进化：由于多种框架与工具的存在，如何为用户提供更多样的框架的统一支持与优化对提升用户体验，复用已有代码有很强的实用价值。
通过构建网络模型的中间表达及多层中间表达，让模型本身可以更好的被下层 AI 编译器编译生成高效的后端代码。...为了解决多硬件平台上的性能优化的问题，多种 AI 编译器被提出并得到了普及和应用，比如：TVM ，Glow，XLA 和 Jittor 等。...AI 编译器以神经网络模型作为输入，将 AI 计算任务通过一层或多层中间表达 IR 进行翻译和优化，最后转化为目标硬件上可执行的代码，与传统的编译器（LLVM）类似，AI 编译器也采用前端、中间表示和后端分层设计的方式...与传统编译器相比，AI 编译器是一个领域特定的编译器，有四个明显的特征：主前端语言：与传统编译器不同，AI 编译器通常不需要 Lexer/Parser，而是基于前端高级编程语言（如 Python）的 AST...多种 AI 框架的支持与进化：由于多种框架与工具的存在，如何为用户提供更多样的框架的统一支持与优化对提升用户体验，复用已有代码有很强的实用价值。
LLVM支持多种语言的前端，例如Clang（用于C/C++）、Swift、Rust等。 中间表示（IR）：LLVM的IR是一种强类型、低级别的指令集，设计用于优化和代码生成。...死代码消除：移除不会影响程序结果的代码，提高运行效率。 循环优化：包括循环展开、循环交换等，提高循环执行效率。...硬件模拟和仿真：LLVM用于生成硬件描述语言（HDL）的模拟代码，加速硬件设计和验证过程。...六、结论 LLVM作为现代编译器基础设施的基石，提供了灵活的前端支持、强大的中间表示和高效的后端代码生成能力。...通过LLVM，开发者可以更容易地构建高性能、跨平台的编译器和工具链，推动编程语言和编译技术的发展。
TVM还为许多硬件平台上的深度学习工作负载，提供统一的优化框架，包括依赖于新计算基元的专用加速器。 我们采用了编译器界的共同理念，提供两个中间表示层，以有效地将高级深度学习算法降低到多种硬件后端。...技术细节 TVM堆栈的目标，是提供一个可重复使用的工具链，来将高级神经网络描述从深度学习框架前端，向下编译为多个硬件后端的低级机器代码。...一是编译器堆栈，其中包括完整的优化库，以产生优化过的机器代码；二是轻量级的运行环境，提供了在不同平台上部署编译模块所需的可移植性。 TVM目前支持嵌入式编译器堆栈的Python和C++接口。...我们在设计框架时最大程度的实现了重复利用，以便编译器堆栈的改进可以在Python和C++组建之间互换使用。...我们还提供了一个轻量级的运行环境，可以让TVM用JavaScript、Java、Python、C++等编译过的代码，运行在Android、iOS、树莓派和网页浏览器等平台上。
在导入 AI 编译器时需要用对应框架的 converter 功能转换为 AI 编译器统一的 Graph IR，并在计算图级别由 Graph Optimizer 进行计算图级优化，也叫前端优化。...在算子级优化结束后，即进入代码生成阶段。本文将重点介绍 AI 编译器的后端优化相关功能。后端优化后端优化基本概念在 AI 编译器中存在两层中间表示，相应也存在两类优化，即前端优化和后端优化。...代码生成：根据硬件进行代码生成。对优化后的低级 IR 转化为机器指令执行，现阶段最广泛的做法为借助成熟的编译工具来实现，代码生成不是 AI 编译器的核心内容。...但是，在将算子库移植到不同的平台上时，可能会遇到一致性问题。不同平台上的硬件架构和指令集可能存在差异，可能需要进行特定的优化和调整，以确保在多平台上实现一致的计算结果。如何面对算子组合爆炸问题？...该方法通常基于启发式算法或机器学习技术，自动探索不同参数组合以找到最佳的性能配置。Auto Tuning 可以根据具体的硬件平台和任务特性，自动选择适当的优化策略，从而提高计算核心的性能和效率。
对于前端 不用再向后端催接口、求文档 数据和结构完全定制，要啥有啥 看请求知结果，所求即所得 可一次获取任何数据、任何结构 能去除重复数据，节省流量提高速度 对于后端 提供通用接口，大部分 API 不用再写...汇编级良心优化，计算速度极快 精细的内存管理和数据结构设计，内存占用极低 支持多核并行计算加速，ARM big.LITTLE cpu 调度优化 支持基于全新低消耗的 vulkan api GPU 加速...特征 为传统 Web 前端设计，官方支持 React 和 Vue 两种主流前端框架。 不同的平台保持了相同的接口。 通过 JS 引擎 binding 模式实现的前终端通讯，具备超强性能。...特性： 类 Vue 开发风格 支持自定义组件开发 支持引入 NPM 包 支持 Promise 支持 ES2015+ 特性，如 Async Functions 支持多种编译器，Less/Sass/Stylus...TencentOS tiny 提供精简的 RTOS 内核，内核组件可裁剪可配置，可快速移植到多种主流 MCU (如 STM32 全系列)及模组芯片上。
技术细节 TVM 堆栈的目标在于提供一个可重复使用的工具链来将高级神经网络描述从深度学习框架前端向下编译为多硬件后端的低级机器代码。...多语言和平台支持 TVM 的众多优势之一在于它可以支持多种语言和平台。...TVM 框架中有两个组件：编译器栈，其中包含完整的优化库以产生优化的机器代码；以及轻量级运行环境，提供在不同平台上部署编译模块所需的可移植性。...TVM 目前支持嵌入式编译器堆栈的 Python 和 C++ 接口。我们在设计中最大限度地重用框架，以便编译器堆栈的改进可以在 Python 和 C++ 组件之间互换使用。...我们还提供了一个轻量级运行环境，可以在包括 Android、iOS、树莓派和 Web 浏览器在内的平台上直接运行诸如 Javascript、Java、Python 和 C++ 等语言的 TVM 编译代码
QT作为一种强大的C++框架，以其优秀的跨平台特性、丰富的库函数以及直观的图形用户界面（GUI）设计工具而闻名。本文将深入探讨如何利用QT进行高效的跨平台应用程序开发。为什么选择QT？...一致的API接口：无论目标平台是什么，开发者都可以使用统一的API进行编程，减少了不同平台间的代码差异。...配置编译工具链根据你的目标平台选择适当的编译器：Windows: MinGW 或 MSVCmacOS: Xcode Command Line ToolsLinux: GCC 或 Clang确保这些工具已经正确安装并且可以通过命令行访问...;}构建与运行使用QT Creator内置的构建系统编译项目。如果一切顺利，你应该能够在选定的目标平台上看到一个可执行的应用程序。...图形加速：充分利用硬件加速特性，比如OpenGL渲染或Direct3D接口。
在 C 语言的编译器有很多种，不同的平台下有不同的编译器，例如：Windows：常用的是微软编译器（cl.exr），被集成在 Visual Studio 或 Visual C++ 中，一般不单独使用；Linux...，会消耗比较多的时间分析和处理开发者编写的程序代码可执行结果，属于某种形式的特定于机器的二进制代码历史发展编译器从计算机架构和驱动计算机架构刚开始发展到现在，历经了 60 余年，这段时间内编译器发展了很多代...LLVM 极大地简化了编程语言编译器的开发过程，不同语言只需要实现语言到 LLVM IR 的前端编译程序，再调用 LLVM 后端编译器，就可以得到编译至任意平台的能力，而无需为不同的平台实现不同的编译器...集成环境实际开发中，除了编译器是必须的工具，往往还需要很多其他辅助软件，例如：编辑器：用来编写代码，并且给代码着色，以方便阅读；代码提示器：输入部分代码，即可提示全部代码，加速代码的编写过程；调试器：观察程序的每一个运行步骤...比如如今在 JVM 平台上可以运行多种语言，甚至可以通过使用 GraalVM Compiler 对接 LLVM，使得 C/C++、Rust 代码得以在 JVM 上运行，实现多语言之间无缝调用。
TVMTVM 是 Apache 公司的一个开源的深度学习编译器堆栈，旨在通过对神经网络模型的端到端优化，使其在各种硬件平台（包括 CPU、GPU 和专用加速器）上高效运行。...TVM 的强大之处在于其广泛的跨平台支持，包括 CPU、GPU 和专用硬件加速器（如 FPGA、TPU），使其能够在多种应用场景中提供高性能解决方案。...前端语言编译静态化Python 静态化通常指的是将 Python 代码转换为静态类型语言的过程，例如将 Python 代码转换为 C 或者 C++等语言。...代码产生计算图，并将计算图传递给 AI 编译器进行前端优化。...在图中最上层，AI 框架前端将对 Python 代码进行解析产生 GraphIR，而 AI 编译器的前端优化将对生成的 GraphIR 进行多种优化处理，处理方式包括但不限于上文中提及的各种优化 Pass
源程序到可执行程序的路径分析程序从源代码到最终的可执行形式，主要经历以下步骤：源代码：程序员书写的人类可读的高层次代码，如 C++、Python 等语言。...直接从源程序生成可执行程序可能导致以下问题：复杂性激增：一个直接生成机器码的编译器需要同时支持多种硬件架构。...例如，一个 C 语言编译器可以生成与平台无关的中间汇编代码。随后，汇编器根据目标平台将这些代码转化为特定的机器指令。这样，编译器本身只需关注高层语言到目标语言的转换，而与具体硬件架构无关。...提升编译效率与复用性编译过程通常包括语法分析、语义分析、代码优化和代码生成等阶段。如果没有目标程序，编译器必须在每次生成可执行程序时重新进行这些步骤。而通过生成目标程序，可以显著减少重复计算。...性能优化：诸如 LLVM 的工具链中，通过生成中间目标代码，可以对程序进行各种性能分析和优化。真实案例解析目标程序的必要性多架构支持的跨平台编译器在开发跨平台应用时，目标程序的作用尤为显著。
对于CUDA Fortran用户来说，PGI编译器是必然要用到的。 其实PGI编译器不仅仅可以支持Fortran，还可以支持C/C++。...而对于集群用户来说，要将上万行的代码加速移植到GPU集群上，PGI编译器绝对是把利器！ PGI编译器已经全面支持OpenACC（NVIDIA发布全新OpenACC工具套件）。...支持CUDA统一内存的OpenACC PGI编译器利用Pascal和Volta GPU硬件特性、NVLink和CUDA统一内存来简化在GPU加速平台x86-64和基于OpenPOWER处理器的服务器上的...使用OpenACC的lambdas有多种原因。一个例子是将代码生成定制到不同的编程模型或平台。...LLVM / x86 - 64代码生成器 2018年发行版包括一个用于x86-64的LLVM代码生成器，完全集成了PGI Fortran、C和c++编译器，包括对OpenACC和CUDA Fortran
）、数据库（mysql、sqlite）、高级语言的编译器和解析器、跨平台框架（QT、Flutter）等，它们的底层都是用C/C++开发。...像Java、C#、Python等高级语言都需要虚拟机解析成机器码后再交给CPU运行，所以C/C++语言运行效率高是毋庸置疑。游戏界面渲染对性能要求很高，大型的游戏前端都是使用C++实现。...如果项目有部分功能需要进行性能优化，使用C/C++实现也许就是一个很好的解决方案。 通用性 C/C++语言编写的代码可以编译运行在各操作系统上，C/C++源码级跨平台也是一种跨平台方案。...比如浏览器Chrome可以在桌面操作系统（Windows、Linux、Mac）、移动操作系统（Android、iOS）上运行，它底层的代码采用C/C++开发，来实现代码在各平台上的复用。...，再绑定成其它语言接口（比如JNI封装成Java接口），C/C++跨平台性使得大部分代码可以被复用，差异的部分是接口的桥接。
什么是编译器 编译器（compiler）是一种计算机程序，它会将某种编程语言写成的源代码（原始语言）转换成另一种编程语言（目标语言）。...有哪些常见的用于C语言的编译器和集成开发环境(IDE) 编译器： 1.MSVC（Microsoft Visual C++ Compiler） MSVC是由微软公司开发的C语言编译器，它是Windows平台上最常用的编译器之一...4.Clang+LLVM Clang是由苹果公司开发的C语言编译器前端，LLVM是一个开源编译器基础设施项目，Clang使用LLVM作为其后端。...缺点： 平台限制：主要面向Windows平台，对于跨平台开发可能需要额外的配置或者使用其他工具。 体积较大：安装包体积较大，占用系统资源较多。...5.Clion ——是默认使用CMake，编译器是可以配置的 优点： 专注于C/C++：CLion是由JetBrains开发的专业C/C++ IDE，提供了丰富的功能和智能代码编辑器。
2、chibicc：迷你 C 编译器。...虽然它只是一个玩具级的编译器，但是实现了大多数 C11 特性，而且能够成功编译几十万行的 C 语言项目，其中包括 Git、SQLite 等知名项目。...而且它项目结构清晰、每次提交都是精心设计、代码容易理解，对编译器感兴趣的同学可以从第一个提交开始学习 地址：https://github.com/rui314/chibicc C# 项目 3、CliWrap.../purocean/yn Kotlin 项目 23、RocketXPlugin：加速 Android APK 编译的插件。...它会自动识别未改动模块并在编译流程中替换为 AAR，最后只编译改动过的模块，从而实现加速的效果 // app module 的 build.gradle 加入 apply plugin: 'com.rocketx
LLVM 项目已经迅速发展成为一个庞大的编译器工具集合。LLVM 激发了许多人为多种编程语言开发新的编译器，其中最引人注目的之一是 Clang。...作为一个新的编译器，Clang 提供对 C、Objective-C 和 C++ 的支持，并且得到了苹果公司的大力支持。...经过这些变换和优化，IR 可以被转换为目标平台相关的汇编语言代码。与传统 GCC 的前端直接对应于后端不同，LLVM 的 IR 是统一的，可以适用于多种平台，进行优化和代码生成。...根据 2011 年的测试结果，LLVM 的性能在运行时平均比 GCC 低 10%。2013 年的测试显示，LLVM 能够编译出与 GCC 性能相近的执行代码。...对于用户而言，通常会使用 Clang 作为前端，而 LLVM 的优化器和后端处理则是透明的。前端（Front-End）：负责处理高级语言（如 C/C++/Obj-C）的编译，生成中间表示（IR）。
现有 AI 编译器架构图如下图所示。此编译器接受的高级语言为 Python，编译器前端会对 Python 代码进行解析，解析器会将高层次的代码转换为一个中间表示（IR），以便进一步处理。...编译器后端编译器后端（Compiler Backend）负责将优化后的计算图转换为特定硬件平台的低层次表示，并进行硬件特定优化和代码生成。编译器后端的组成集中展示再上图中间靠右部分。...Target Platforms（目标平台）：最终生成的代码可以在多种硬件平台上运行。...跨平台支持:由于高级 IR 是硬件无关的，因此可以在不同的平台上进行跨平台的编译和优化。这使得开发人员可以更方便地将他们的代码部署到不同的硬件设备上，而无需对代码进行重写或调整。...与此同时，自动调整在编译器后端中至关重要，可以减轻手动确定最佳参数配置的工作量。此外，高度优化的内核库也被广泛用于通用处理器和其他定制的 AI 加速硬件上。
由于需要对各种加速器提供高性能支持，传统的编译器技术如 LLVM 和 GCC 并不适用（基于它们的任何语言和工具都无法满足要求）。...尽管它们支持各种 CPU 和一些常用的 GPU，但这些编译器技术是几十年前设计的，无法完全支持现代芯片架构。如今，专用机器学习加速器的标准技术是 MLIR。...MLIR 是一个相对较新的开源编译器基础设施，最初由 Google 发起（其负责人后来加入了 Modular），已经在机器学习加速器社区广泛采用。...一个 Python 语言家族的成员 Mojo 的核心使命包括创新编译器内部和对当前和新兴加速器的支持，但官方并不认为有必要在语法或社区方面进行创新。...官方还从其他语言（如 Rust、Swift、Julia、Zig、Nim 等）以及以前将开发人员迁移到新编译器和语言的经验中获益，并利用现有的 MLIR 编译器生态系统。
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