统一多场景自动编译加速——支持动态shape场景，一套架构搞定训推需求
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内容提要
飞桨神经网络编译器（CINN）是一种为深度学习模型优化和部署设计的工具，通过自动调优和Kernel代码生成与编译，提高模型的计算效率和性能。
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关键要点
- 飞桨神经网络编译器（CINN）旨在优化和部署深度学习模型，提高计算效率和性能。
- 飞桨官方推出《飞桨框架3.0全面解析》系列技术稿件及直播课程，帮助开发者掌握技术动态。
- 深度学习场景依赖编译器技术的原因包括硬件发展、模型多样性和多硬件优化需求。
- 编译器技术通过自动融合算子，减少访存量和算子数量，提升模型性能。
- CINN架构分为编译器前端和后端，前端负责图层优化，后端负责生成硬件可执行代码。
- 编译器前端的关键功能包括组合算子拆分、图优化和算子融合。
- 算子融合通过减少中间变量的读写开销，提高访存密集型算子的性能。
- 编译器后端将优化后的表达式转换为特定硬件可执行的代码，并进行编译。
- 自动调优模块根据输入的shape生成最优的Schedule变换策略，提升性能。
- 飞桨神经网络编译器在生成式推理模型上性能提升30%，在科学计算场景上领先60%。
- 飞桨将持续探索神经网络编译器的能力，为更多业务带来价值。
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