2025年12月30日
【inductor】scheduler学习
摘要： PyTorch Inductor Scheduler 模块深度解析 本文详细解析 PyTorch 2.x Inductor 编译器的核心调度模块 torch/_inductor/scheduler.py，深入探讨其架构设计、算子融合策略、内存优化技术等关键实现。 目录 模块概述 核心架构 主要类详解 阅读全文
posted @ 2025-12-30 21:19 稳住·能赢 阅读(11) 评论(0) 推荐(0)
【onnx-mlir】IndexExpr功能学习
摘要： ONNX-MLIR IndexExpr系统分析学习 < IndexExpr 是 onnx-mlir 项目的核心基础设施之一，它提供了一套统一的接口来处理编译时常量和运行时动态值，是形状推断和代码生成的关键组件。 1. 引言 1.1 设计动机 在深度学习编译器中，索引计算无处不在： 形状推断：计算输出 阅读全文
posted @ 2025-12-30 19:31 稳住·能赢 阅读(8) 评论(0) 推荐(0)
【onnx-mlir】DialectBuilder设计学习
摘要： ONNX-MLIR DialectBuilder设计整理 本文深入剖析 onnx-mlir 项目中的 DialectBuilder 设计模式，帮助开发者理解如何优雅地构建 MLIR 操作。 1. 引言 在 MLIR 编译器开发中，我们经常需要创建大量的 IR 操作。直接使用 OpBuilder 虽然 阅读全文
posted @ 2025-12-30 14:42 稳住·能赢 阅读(12) 评论(0) 推荐(0)
【onnx-mlir】ShapeHelper功能学习
摘要： ONNX-MLIR ShapeHelper 深度解析 本文深入剖析 onnx-mlir 项目中的 ShapeHelper 基础设施，帮助开发者理解如何在编译时和运行时计算 ONNX 操作的输出形状。 1. 引言 在深度学习编译器中，形状推断（Shape Inference） 是核心功能之一。准确的形 阅读全文
posted @ 2025-12-30 12:53 稳住·能赢 阅读(16) 评论(0) 推荐(0)
【onnx-mlir】DimAnalysis功能学习
摘要： DimAnalysis 动态维度分析 1. 概述 DimAnalysis 是onnx-mlir中用于在编译时分析动态维度之间等价关系的工具类。它能够判断两个动态维度在运行时是否相等，从而帮助编译器做出更优的代码生成决策。 2. 核心作用 2.1 消除不必要的广播代码 当两个张量的动态维度已知相等时， 阅读全文
posted @ 2025-12-30 10:03 稳住·能赢 阅读(10) 评论(0) 推荐(1)
2025年2月9日
无需服务器个性化域名重定向到其他网站
摘要： 1. 准备工作 1. 申请个人域名 免费方式：从 ClouDNS.net上创建账号申请即可，右上角可以选择中文。如果实在不会操作，可以参考：教你免费注册一个ClouDNS永久域名(保姆级教程） ，还可以自行搜索或问大模型或留言。 付费方式：从 主流域名注册商注册，国外：namesilo 比较便宜，国 阅读全文
posted @ 2025-02-09 15:00 稳住·能赢 阅读(214) 评论(0) 推荐(0)
竞价形势（Bid Landscape）预估总结
摘要： 市场竞价预估 市场竞价预估的目标是预测每一次请求的市场价格，通常ADX和DSP都使用二价计费，因此市场价格也就是二价（计费价）。 准确地预测市场价格是一个重要的任务。对于ADX来说，每一次广告的请求的计费价都是可知的，因为可以轻易地用回归的方法拟合出。ADX可以用来预估每个DSP的竞价，从而选择要发 阅读全文
posted @ 2025-02-09 13:06 稳住·能赢 阅读(223) 评论(0) 推荐(0)
移动广告工作总结-SSP(媒体)
摘要： 本文主要记录计算广告领域中媒体方增加收入的过程中遇到的问题和解决思路。 广告预加载 问题描述 广告请求本身是一个比较耗时的过程，主要在于网络通信、DSP检索排序广告并出价、ADX竞价等时间。对ADX和DSP而言，希望能放宽时延，以充分发挥召回和排序模型的性能。对媒体而言，希望能减少时延，尽快返回，以 阅读全文
posted @ 2025-02-09 13:05 稳住·能赢 阅读(138) 评论(0) 推荐(0)
移动广告工作总结-DSP
摘要： 本文主要记录计算广告领域DSP的基础功能和工作中用到的技术与策略简述。由于内容太多，具体方法总结会另写文章介绍。 合约广告（Guaranteed Delivery） 流量预测（Traffic Forecasting） 给定一组受众标签组合和一个ECPM阈值，预估将来某个时间段内符合这些受众标签组合的 阅读全文
posted @ 2025-02-09 13:04 稳住·能赢 阅读(193) 评论(0) 推荐(0)
移动广告工作总结-ADX
摘要： 本文主要记录计算广告领域ADX的基础功能和工作中用到的策略。 询价 低价（市场保留价，Market Reserve Price） 公开底价 密封底价 多重低价 静态多重低价 动态多重低价 智能询价（Selective Call Out） 随着接入的DSP越来越多，媒体方的每次广告请求，对于ADX来说 阅读全文
posted @ 2025-02-09 13:04 稳住·能赢 阅读(298) 评论(0) 推荐(0)