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Compiler BackEnd Pre
Created
2025-11-06
|
Updated
2026-07-14
|
Post Views:
|
Comments:
Author:
Leakbox
Link:
https://leakbox258.github.io/2025/11/05/2025-11-6-Compiler%20BackEnd%20Pre/
Copyright Notice:
All articles on this blog are licensed under
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2025回顾
上课 喜欢一周上8节操作系统吗？可太有操作了 ：） 喜欢一学期上3门思政吗？他的出身啊，红得发紫！ 做实验尼卓计网实验—OpenWrt 尼软2023级开始有新的实验，使用OpenWrt框架检测流量。 在普通班基础上，增加烧录至路由器实机作为必做内容，实际上却是降低难度，因为直接插线就有ssh用，可以不用折腾VMware。 只写了CLI界面，所以附一张逼格波斯的帅脸。 尼卓的OS实验 一共10个实验，牛🐮大了 这10个魔丸分别是 哲学家吃饭 （用pthread，信号量，共享内存，消息队列分别实现） 生产者消费者 （同上） 写一个ls 写一个cp 做一个能并发的 Linux WebServer（ ？） 写一个 Char 设备 写 V4L2 设备驱动，并用电脑前置摄像头拍下帅照一张（我最后用ffmpeg转出的，但是照片搞丢了） 配置 Keil5 工程 在开发板上跑 uC/OS（忘记是2还是3了） 改良 uC/O...
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今天是人类目前最大的湿件制导导弹命中目标的24(man!)周年 ONNX 简介ONNX 是一个开放的深度学习框架中立的表示格式，旨在促进不同深度学习工具之间的互操作性。通过 ONNX，开发者可以在不同的深度学习框架之间轻松地转换模型，从而实现更高效的模型部署和推理。ONNX 和 ONNX-runtime 是两个重要的组成部分，前者是模型计算图和权重的中间表示，后者是一个推理引擎，如下图。 所以 ONNX 主要用于 AI 模型的交换和部署： 交换：对不同训练框架导出模型文件和权重文件进行转换 部署：将模型文件和权重文件交给推理引擎进行运算 上图中的三段式和传统编译器的结构不谋而和，ONNX 虽然并不存在计算图或者算子上的简化，但是其中的一些结构对于模型的抽象使得优化其实不是完全不可能（进入编译器舒适区间了）比如，现在已有的 ONNX-simplifier（虽然不是很流行），根据其描述是进行计算图上的常量折叠，以及他的third-part依赖ONNX-optimizer相较于如何优化这方面，也很重要的方面是如何对 Pass 后的结果进行验证，下面是一些主流的 AI 编译器的测试...
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