ai编译器工程师

1. AI编译器的概览、挑战和实践

AI编译器的概述、挑战和实践

在升思-MindSpore的AI编译器论坛上，赵捷、蒋力等人分享了AI编译器领域的最新进展，其中包括MindSpore团队的实践。AI编译器与传统编译器的区别在于，它以Python为主，处理动态解释器语言，构建多层IR来平衡易用性和性能，尤其关注神经网络的特定优化和DSA芯片架构的支持。

AI编译器的发展大致经历了三个阶段：早期的静态图与动态图分离，中期的专用编译器开始优化算力和性能，而现代的通用编译器追求图算统一表达和更广泛的优化。当前，AI编译器仍面临挑战，如Python静态化、多样算力的发挥和面向NN领域的自动并行与微分优化。

MindSpore的创新在于其完整的AI编译器解决方案，包括静态化方案、MindIR图式优化和图算融合。团队通过MindIR实现图层和算子的统一表达，同时解决性能与内存优化问题。未来，AI图层优化、图算统一表达和完全自动并行的可行性仍然是关键议题。

对于感兴趣的朋友，可以进一步了解MindSpore社区以获取更深入的编译细节。