计算图编译

❶ 怎样用C语言编写一个简单的可以进行加减乘除运算混合运算的计算器

用C语言编写一个简单的可以进行加减乘除运算混合运算的计算器的方法：

1、打开visual C++ 6.0-文件-新建-文件-C++ Source File；

❷ 【从零开始学深度学习编译器】九，TVM的CodeGen流程

GiantPandaCV导语：本文将带你深入了解TVM的Codegen流程，从Relay前端到内存分配，再到代码生成的多个步骤。虽然本文主要关注调用链，但后续会结合实例深化理解。建议先阅读【从零开始学深度学习编译器】六，了解TVM的编译流程。

0x1. 代码生成接口

首先，TVM的代码生成接口主要通过tvm.build和tvm.relay.build完成，前者针对算子，后者针对Relay计算图。通过设置target（如c）生成可执行的机器码。例如：

生成的代码示例如下，但因其是机器码，不可读，暂不展示。

此外，可以借助【知乎文章】链接来理解整个编译流程，从IRMole到运行时Mole的转换，涉及TIR和C语言代码的生成。

0x2. Graph CodeGen核心流程

GraphCodegen的核心是LoweredOutput Codegen(relay::Function func)，负责内存申请、IR到TIR转换和调度优化。其中，内存申请涉及StorageAllocator和TokenMap的创建，通过节点设备信息推断和优化内存分配。

0x3. GraphCodegen内存申请与节点处理

在GraphCodegen中，节点处理包括参数转换为GraphInputNode，节点遍历生成GraphNode，并对CallNode进行特定处理。FunctionNode的Codegen则根据是否为外部函数进行差异化处理。

0x4. Lower function和Schele优化

Lower function的生成在CreateSchele函数中，涉及IR到TIR转换以及Schele的优化，这部分内容较为复杂，后续会结合实例深入研究。

0x5. 总结

本文概述了TVM Codegen的基本流程，从Relay前端到Graph节点处理，展示了核心函数的职责，但未深入讲解Schele优化和Lower function的具体实现，后续将结合实例进行更详细的探讨。

0x6. 相关文章与参考

继续阅读【从零开始学深度学习编译器】系列的后续篇章，以及参考链接中的详细内容以深化理解。

❸ 图计算应用场景有哪些

图计算模型在大数据公司，尤其是IT公司运用十分广泛。近几年，以深度学习和图计算结合的大规模图表征为代表的系列算法发挥着越来越重要的作用。图计算的发展和应用有井喷之势，各大公司也相应推出图计算平台，例如Google Pregel、Facebook Giraph、腾讯星图、华为GES、阿里GraphScope等。

GraphScope 是阿里巴巴达摩院实验室研发的一站式图计算平台。GraphScope 提供 Python 客户端，能十分方便的对接上下游工作流。它具有高效的跨引擎内存管理，在业界首次支持 Gremlin 分布式编译优化，同时支持算法的自动并行化和支持自动增量化处理动态图更新，提供了企业级场景的极致性能。GraphScope 已经证明在多个关键互联网领域（如风控，电商推荐，广告，网络安全，知识图谱等）实现重要的业务新价值，其代码当前已在github/alibaba/graphscope 上开源，以供更多开发者使用。

❹ fluent怎样将计算结果以云图显示出来

1、打开文件夹，复制文件所在的全路径。