传统编译器是以高层语言作为输入,避免用户直接去写机器码,而用相对灵活高效的语言来工作,并在编译的过程中引入优化来解决高层语言引入的性能问题,平衡开发效率与性能之间的矛盾。而深度学习编译器的作用相仿,其输入是比较灵活的,具备较高抽象度的计算图描述,输出包括CPU、GPU及其他异构硬件平台上的底层机器码及执行引擎。
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