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算子是编程和数学中的重要概念，它们是用于执行特定操作的符号或函数，以便处理输入值并生成输出值。本文将会介绍 CANN 算子类型及其在 AI 编程和神经网络中的应用，以及华为 CANN 算子在 AI C

本文将介绍昇腾 AI 异构计算架构 CANN（Compute Architecture for Neural Networks），这是一套为高性能神经网络计算需求专门设计和优化的架构。CANN 包括硬

在本文我们探讨一下，如何利用 AI 编译器在新的硬件上部署一个神经网络，从算法设计到实际运行，有哪些需要考虑的地方？本文将以 TVM 为例，首先介绍一下 TVM 的工作流： 导入模型。TVM 可以从

在硬件平台驱动算子运行需要使用各种优化方式来提高性能，然而传统的手工编写算子库面临各种窘境，衍生出了自动生成高性能算子的的方式，称为自动调优。在本文我们首先分析传统算子库面临的挑战，之后介绍基于 TV

除了应用极广的循环优化，在 AI 编译器底层还存在指令和存储这两种不同优化。 指令优化 指令优化依赖于硬件提供的特殊加速计算指令。这些指令，如向量化和张量化，能够显著提高计算密度和执行效率。向量化允许

在具体硬件执行计算的时候，实际会大量地使用 for 等循环指令不断地去读取不同的数据执行重复的指令（SIMT/SIMD），因此循环优化主要是为了提升数据的局部性或者计算的并行性，从而提升整体算子性能，

在上一篇中，探讨了算子计算和调度的概念，并强调了高效调度策略在释放硬件性能和降低延迟方面的重要性。本文，我们将深入讨论手写算子调度时需要考虑的关键因素，并介绍一些著名的高性能算子库。 计算分析 在优化

上一篇我们了解了什么是算子，神经网络模型中由大量的算子来组成，但是算子之间是如何执行的？组成算子的算法逻辑跟具体的硬件指令代码之间的调度是如何配合？ 计算与调度 计算与调度的来源 图像处理在当今物理世

AI 编译器分为多层架构，最顶层由各种 AI 训练框架编写的神经网络模型架构，一般由 Python 编写，常见的 AI 训练框架有 PyTorch、MindSpore、PaddlePaddle 等。在