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面向存算一体芯片的神经网络编译器中间表示与优化传递设计.docx
资料介绍
面向存算一体芯片的神经网络编译器中间表示与优化传递设计
——从计算图IR到存算一体专用优化的编译技术
引言
编译器是连接AI算法和存算一体芯片硬件的关键桥梁。在存算一体芯片中，编译器的中间表示（IR）需要同时表达计算图的数据流和存算一体阵列的物理布局信息。优化传递（Optimization Pass）通过分析IR，优化数据布局、计算调度和精度分配，提高芯片的计算效率和能效。本文系统分析面向存算一体芯片的神经网络编译器中间表示与优化传递设计。
神经网络编译器的基本架构
编译器前端
编译器前端将AI模型解析为中间表示：
1. 模型解析：从PyTorch、TensorFlow或ONNX等框架中解析模型，提取计算图、权重和量化参数。
2. 图构建：构建计算图，节点表示计算操作，边表示数据依赖关系。
3. 类型推断：推断每个张量的数据类型和形状，为后续优化提供信息。
编译器后端
编译器后端将中间表示转换为芯片可执行的代码：
1. 指令生成：将计算图中的操作映射为芯片的指令，包括MAC计算、数据搬运和控制指令。
2. 代码优化：优化生成的代码，减少指令数量，提高指令并行度。
3. 代码生成：生成芯片可执行的机器码或配置文件。
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