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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Q&A
飞桨神经网络编译器（CINN）有什么主要功能？
飞桨神经网络编译器（CINN）主要用于优化和部署深度学习模型，提高计算效率、降低内存占用，并加速训练推理过程。
为什么深度学习场景依赖编译器技术？
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。
CINN的架构是如何分工的？
CINN的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。
算子融合在CINN中有什么作用？
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，从而提升整体模型性能。
CINN如何处理动态shape问题？
CINN设计了符号推导模块，以高效处理动态shape问题，确保在动态场景下的性能优化。
飞桨神经网络编译器的自动调优模块有什么特点？
自动调优模块根据输入的shape生成最优的Schedule变换策略，以提升性能。
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