摘要：
AI Code Agent：让你编码效率大大提高 如今的AI大语言模型智能体（Agent）在编码领域大放异彩，极大地提高了编码效率。本篇详细介绍下如何使用AI Agent，帮助更多的人解放键盘，提高效率。 通俗的理解，AI Code Agent主要包括两部分组成：Code Agent + LLM，本 阅读全文
posted @ 2026-01-07 15:56
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摘要：
Linalg的FuseElementwiseOps梳理 1 引言 在编译器优化中，算子融合（Operator Fusion）是一项关键技术，它通过合并多个连续的计算操作来减少中间结果的materialization，从而降低内存带宽需求并提升缓存利用率。MLIR的Linalg方言提供了强大的算子融合 阅读全文
posted @ 2026-01-06 21:15
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摘要：
Linalg融合中Producer输出Indexing Map的Permutation检查分析 1. 问题背景 代码位置 // ElementwiseOpFusion.cpp:175-178 AffineMap producerResultIndexMap = producer.getMatchin 阅读全文
posted @ 2026-01-06 21:00
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Tensor vs MemRef 1. 基本概念对比 特性 Tensor MemRef 语义 值语义（Value Semantics） 引用语义（Reference Semantics） 可变性 不可变（Immutable） 可变（Mutable） 内存模型 抽象的，不关心内存 具体的内存缓冲区 别 阅读全文
posted @ 2026-01-06 20:11
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摘要：
PyTorch Inductor Scheduler can_fuse 流程深度解析 本文深入剖析 PyTorch Inductor 编译器中算子融合（Operator Fusion）的核心决策流程 can_fuse，详细解析融合条件检查、特殊融合类型、优化策略等关键实现。 目录 流程概述 融合决策 阅读全文
posted @ 2025-12-30 21:20
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PyTorch Inductor Scheduler 模块深度解析 本文详细解析 PyTorch 2.x Inductor 编译器的核心调度模块 torch/_inductor/scheduler.py，深入探讨其架构设计、算子融合策略、内存优化技术等关键实现。 目录 模块概述 核心架构 主要类详解 阅读全文
posted @ 2025-12-30 21:19
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ONNX-MLIR IndexExpr系统分析学习 < IndexExpr 是 onnx-mlir 项目的核心基础设施之一，它提供了一套统一的接口来处理编译时常量和运行时动态值，是形状推断和代码生成的关键组件。 1. 引言 1.1 设计动机 在深度学习编译器中，索引计算无处不在： 形状推断：计算输出 阅读全文
posted @ 2025-12-30 19:31
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ONNX-MLIR DialectBuilder设计整理 本文深入剖析 onnx-mlir 项目中的 DialectBuilder 设计模式，帮助开发者理解如何优雅地构建 MLIR 操作。 1. 引言 在 MLIR 编译器开发中，我们经常需要创建大量的 IR 操作。直接使用 OpBuilder 虽然 阅读全文
posted @ 2025-12-30 14:42
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ONNX-MLIR ShapeHelper 深度解析 本文深入剖析 onnx-mlir 项目中的 ShapeHelper 基础设施，帮助开发者理解如何在编译时和运行时计算 ONNX 操作的输出形状。 1. 引言 在深度学习编译器中，形状推断（Shape Inference） 是核心功能之一。准确的形 阅读全文
posted @ 2025-12-30 12:53
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DimAnalysis 动态维度分析 1. 概述 DimAnalysis 是onnx-mlir中用于在编译时分析动态维度之间等价关系的工具类。它能够判断两个动态维度在运行时是否相等，从而帮助编译器做出更优的代码生成决策。 2. 核心作用 2.1 消除不必要的广播代码 当两个张量的动态维度已知相等时， 阅读全文
posted @ 2025-12-30 10:03
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