摘要： 
NVCC编译 nvcc 是cuda程序的编译器。 1. 编译阶段 用于指定编译阶段最基本的编译参数。 -c： 同gcc，只预处理、编译和汇编为.o文件，不link -lib：生成一个库文件，windows上为a.lib，其他为a.a后缀 -cuda：编译所有的.cu文件为.cu.cpp.ii -cu 阅读全文
NVCC编译 nvcc 是cuda程序的编译器。 1. 编译阶段 用于指定编译阶段最基本的编译参数。 -c： 同gcc，只预处理、编译和汇编为.o文件，不link -lib：生成一个库文件，windows上为a.lib，其他为a.a后缀 -cuda：编译所有的.cu文件为.cu.cpp.ii -cu 阅读全文
摘要： 
GCC 编译 GCC的编译流程分为四个步骤，分别为： 预处理（Pre-Processing） 可以通过gcc -E hello.cc -o hello.i查看中间结果 编译（Compiling） 汇编（Assembling） 链接（Linking） gcc 命令只能编译C++源文件，而不能自动和C+ 阅读全文
GCC 编译 GCC的编译流程分为四个步骤，分别为： 预处理（Pre-Processing） 可以通过gcc -E hello.cc -o hello.i查看中间结果 编译（Compiling） 汇编（Assembling） 链接（Linking） gcc 命令只能编译C++源文件，而不能自动和C+ 阅读全文
摘要： 
一、为什么慢？ 重要的一个原因是C++的基本 头文件-源文件的编译模型： 每个源文件为一个编译单元 头文件数量多，可能会包含上百甚至上千个头文件 存在重复解析，每个编译单元中，这些头文件都要从硬盘里读取然后被解析 每个编译单元都会产生一个obj文件 这些obj文件被link到一起，此过程很难做到并行 阅读全文
一、为什么慢？ 重要的一个原因是C++的基本 头文件-源文件的编译模型： 每个源文件为一个编译单元 头文件数量多，可能会包含上百甚至上千个头文件 存在重复解析，每个编译单元中，这些头文件都要从硬盘里读取然后被解析 每个编译单元都会产生一个obj文件 这些obj文件被link到一起，此过程很难做到并行 阅读全文
摘要： 
# 一、关键问题 ## TVM中的 IR 是什么，架构设计上分几层？ 解答：TVM的整体结构图如下： 
TensorFlow Runtime，简称 TFRT，它提供了统一的、可扩展的基础架构层，可以极致地发挥CPU多线程性能，支持全异步编程（无锁队列+异步化语义）。TFRT 可以减少开发、验证和部署企业级模型所需的时间。 
所有进程的祖宗进程，就是系统启动时的 init进程。init进程会启动很多daemon进程，为系统运行提供服务。然后启动getty，让用户登录，登录后运行shell。 
在深度学习模型训练中，每次迭代过程中都涉及到Tensor的创建和销毁，伴随着的是内存的频繁 `malloc`和`free`操作，可能对模型训练带来不必要的 overhead。
在主流的深度学习框架中，会借助 chunk 机制的内存池管理技术来避免这一点。通过实事先统一申请不同 chunk size 的内存，并记录到内存池中。创建一个Tensor时，若内存池中存在满足需求的可用内存，则直接分配。销毁一个Tensor时，并不马上`free`掉还给系统，而是标记为可用状态，放在内存池供下个Tensor使用。 
常见的通用寄存器有：
EAX寄存器：累加器，常用于算数运算、布尔操作、逻辑操作、返回函数等。
EBX寄存器：基址寄存器，常用于存档内存地址。
CX寄存器：计数寄存器，常用于存放循环语句的循环次数，字符串操作中也常用。
EDX寄存器：数据寄存器，常和 EAX一起使用。 
Make工具因遵循不同的规范和标准，执行的Makefile的格式也是不同。主流的Make工具包括：
GNU Make
QT的qmake
微软的 MS nmake
BSD的 pmake
每个平台都有自己的工具，则带来了很大的平台兼容性问题。CMake是一种跨平台的编译工具。 
物理内存的组织方式：物理内存是由连续的一页一页的块组成，每个物理页都有页号； 每个页由`struct page`表示，放进数组里—平坦内存模型。