💡
原文中文，约6100字，阅读约需15分钟。
📝
内容提要
飞桨推出插件式CUDA兼容硬件接入方案，模型推理速度提升2.2倍。通过C接口实现CINN编译器与硬件解耦，支持动态注册，降低适配成本，促进国产芯片融入AI生态。
🎯
关键要点
- 飞桨推出插件式CUDA兼容硬件接入方案，模型推理速度提升2.2倍。
- 通过C接口实现CINN编译器与硬件解耦，支持动态注册，降低适配成本。
- 新方案允许CUDA兼容类硬件即插即用，享受飞桨框架的图优化与算子自动生成技术。
- 硬件厂商只需实现标准化接口，显著降低了研发门槛和代码开发量。
- 该方案使得编译器底层技术壁垒降低，促进国产芯片融入AI生态。
- 未来，飞桨将继续与硬件生态伙伴合作，探索动态Shape优化与算子定制。
❓
延伸问答
飞桨的插件式CUDA兼容硬件接入方案有什么优势？
该方案使模型推理速度提升2.2倍，并通过C接口实现编译器与硬件解耦，降低适配成本。
如何实现飞桨CINN编译器与硬件的解耦？
通过C接口和动态链接机制，CINN编译器与硬件底层编译工具链实现了彻底解耦。
硬件厂商如何接入飞桨的CINN编译器？
硬件厂商只需实现标准化接口，并通过动态库形式供飞桨加载即可。
飞桨的方案如何降低研发门槛？
新方案显著减少了需要修改的核心代码量，厂商只需实现数十行C接口的映射。
飞桨未来的计划是什么？
飞桨将继续与硬件生态伙伴合作，探索动态Shape优化与算子定制。
飞桨CINN编译器的技术壁垒如何降低？
通过插件式接入方案，编译器底层技术壁垒降低，促进国产芯片融入AI生态。
➡️
