math.c代码intadd(inta,intb){returna+b;}intmul(inta,intb){returna*b;}voidTest(){intr1=add(1,2);intr2=mul(3,4);} 编译生成IR中间代码math.llclang.exe-S-emit-llvmmath.c-omath.llmath.ll代码如下：;Module

队友是LiuIR和TNDay0VPThe2ndUniversalCup.Stage22:Hangzhou第一次三个人用一台机打，配合得不错。个人还需加强代码的实现能力，不要占着机子太久。注意理清自己的思路，不要漏考虑情况。代码的实现技巧也应及时记起来，G题的01BFS被我打成了Dij，浪费时间。对于构造题，

分析下面的计算机工作流程：  1.取数a至ACC：PC程序寄存器自增1，变成0（可以理解为PC初始从-1开始自增）；接着PC把当前指令的地址给到MAR（地址寄存器）；MAR拿到当前地址后，就会根据地址去存储体中拿出指令并放到MDR（数据寄存器）中；同时CPU会把这个指令放到IR（指令寄存器）中，让IR暂时储存这个指

学习笔记前言本文主要是对于b站尚硅谷的计算机组成原理的学习笔记，仅用于学习交流。一、hello.c如何运行起来？1.预处理阶段在编译C程序时，预处理器首先处理代码。预处理器会：插入头文件：例如，当在代码中使用#include<stdio.h>时，预处理器会将stdio.h中的内容插入

变压器红外测温过热点检测图像数据集，总共包含600张图片，其中200多张为包含过热点的图像，标注为voc格式好的，我们将使用YOLOv8来训练变压器红外测温过热点检测图像数据集。以下是详细的步骤，包括数据集预处理、训练、评估和可视化。环境准备首先，确保你已经安装了YOLOv8和其他

模型转换涉及对模型的结构和参数进行重新表示。在进行模型转换时，通常需要理解模型的计算图结构，并根据目标格式的要求对其进行调整和转换，可能包括添加、删除或修改节点、边等操作，以确保转换后的计算图能够正确地表示模型的计算流程。本文主要介绍自定义计算图的方法以及模型转换的

本文将围绕计算图介绍相关内容。首先介绍计算图的基本构成，包括计算图的整体介绍、与自动微分的关系、控制流的表示方法等；接着将介绍AI框架产生计算图的方式，包括产生静态图和产生动态图的方式；之后将介绍静态和动态计算图的内容，包括AI框架关于计算图的不同方案，例如现在大部分的

本文将通过探讨AI编译器的黄金年代以及传统编译器与AI编译器的区别等角度，来介绍为什么需要AI编译器。AI编译器黄金年代图灵奖获得者DavidPatterson在2019年5月发表了一个名为“计算机架构新的黄金年代”的演讲，他通过回顾自20世纪60年代以来的计算机架构的发展

在上篇文章中将AI编译器的发展大致分为了3个阶段，分别为1）朴素编译器、2）专用编译器以及3）通用编译器。本文作为上一节AI编译器架构的一个延续，着重讨论AI编译器的通用架构。首先将回顾现有AI编译器架构（以PyTorch作为标杆），随后引出通用AI编译器的架构模型，并进一步介绍

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随着深度学习的不断发展，AI模型结构在快速演化，底层计算硬件技术更是层出不穷，对于广大开发者来说不仅要考虑如何在复杂多变的场景下有效的将算力发挥出来，还要应对AI框架的持续迭代。AI编译器就成了应对以上问题广受关注的技术方向，让用户仅需专注于上层模型开发，降低手工优化性能

在上一篇文章中，我们详细探讨了GCC的编译过程和原理。然而，由于GCC存在代码耦合度高、难以进行独立操作以及庞大的代码量等缺点。正是由于对这些问题的意识，人们开始期待新一代编译器的出现。在本文，我们将深入研究LLVM的架构设计和原理，以探索其与GCC不同之处。LLVM发展历程

在上一篇文章中，我们已经简要介绍了LLVM的基本概念和架构，我们现在将更深入地研究LLVM的IR（中间表示）的概念。了解LLVMIR的重要性是为了能够更好地理解编译器的运作原理，以及在编译过程中IR是如何被使用的。LLVMIR提供了一种抽象程度适中的表示形式，同时能够涵盖绝大多数源

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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GraphIR，并在计算图级别由GraphOptimizer进

本文将围绕计算图介绍相关内容。首先介绍计算图的基本构成，包括计算图的整体介绍、与自动微分的关系、控制流的表示方法等；接着将介绍AI框架产生计算图的方式，包括产生静态图和产生动态图的方式；之后将介绍静态和动态计算图的内容，包括AI框架关于计算图的不同方案，例如现在大部分的

模型转换涉及对模型的结构和参数进行重新表示。在进行模型转换时，通常需要理解模型的计算图结构，并根据目标格式的要求对其进行调整和转换，可能包括添加、删除或修改节点、边等操作，以确保转换后的计算图能够正确地表示模型的计算流程。本文主要介绍自定义计算图的方法以及模型转换的

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