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
posted @ 2021-04-11 11:59
Aurelius84
阅读(1714)
评论(0)
推荐(1)
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
posted @ 2021-04-11 11:57
Aurelius84
阅读(1681)
评论(0)
推荐(0)
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： 概念上，分为两层：上层为面向前端组网的Relay IR， 下层为面向LLVM的底层 IR。 但从设计实现上，底层通过 Object 元类实现统一的AST Node表示，借助一个 IRModule 贯穿上下层。 阅读全文
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： 概念上，分为两层：上层为面向前端组网的Relay IR， 下层为面向LLVM的底层 IR。 但从设计实现上，底层通过 Object 元类实现统一的AST Node表示，借助一个 IRModule 贯穿上下层。 阅读全文
posted @ 2021-04-11 11:48
Aurelius84
阅读(6279)
评论(0)
推荐(1)
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。 
前言 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 
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。 
开闭原则的英文是Open Closed Principle，简称OCP。在添加一个新的功能时，应该是在已有的代码基础上扩展代码（如新增模块、类、方法等），而非修改已有的代码。我们要时刻具备扩展意识、抽象意识、封装意识，识别可变和不可变部分，将可变部分封装，隔离变化，提供抽象的不可变接口。 
浙公网安备 33010602011771号