《编译后端优化》后端优化作为AI编译器跟硬件之间的相连接的模块，更多的是算子或者Kernel进行优化，而优化之前需要把计算图转换称为调度树等IR格式，然后针对每一个算子/Kernel进行循环优化、指令优化和内存优化等技术。
我在这里抛砖引玉，希望您可以一起参与到这个开源项目中，跟更多的您一起探讨学习！
PPT和字幕需要到 Github 下载，网页课程版链接会失效哦~建议优先下载 PDF 版本，PPT 版本会因为字体缺失等原因导致版本很丑哦~
| 名称 | 名称 | 备注 |
|---|---|---|
| 后端优化 | 01 AI编译器后端优化介绍 | PPT, 视频, 字幕 |
| 后端优化 | 02 算子分为计算与调度 | PPT, 视频, 字幕 |
| 后端优化 | 03 算子优化手工方式 | PPT, 视频, 字幕 |
| 后端优化 | 04 算子循环优化 | PPT, 视频, 字幕 |
| 后端优化 | 05 指令和内存优化 | PPT, 视频, 字幕 |
| 后端优化 | 06 Auto-Tuning原理 | PPT, 视频, 字幕 |
:maxdepth: 2
01.introduction
02.ops_compute
03.optimization
04.loop_opt
05.other_opt
06.auto_tuning