📖 关于《AI编译器开发指南》
《AI编译器开发指南》是汪岩创作的一部优秀作品，提供PDF等多种电子书格式下载。本页面为您提供详细的AI编译器开发指南 EPUB下载信息、阅读指南和相关资源。
⬇️ 下载信息
书籍名称: 《AI编译器开发指南》
作者: 汪岩
可用格式: PDF
出版时间: 2024-08-02
读者评分: ISBN：9787111716747分
📱 格式说明
- AI编译器开发指南 PDF格式电子书下载
📝 书籍评价
《AI编译器开发指南》以“前端-中端-后端”三段式框架拆解AI编译器，既给出TVM、MLIR、XLA等主流系统的全景图，也深入算子融合、自动调优、异构调度等关键技术细节。亮点在于：一是用真实算子案例串联IR、Pass、Codegen的完整链路，可对照源码逐行验证；二是专设“性能诊断”章节，将roofline模型、profiler使用与编译器策略联动，填补了工程落地盲区。然而，对动态Shape、稀疏计算、分布式切分等前沿议题着墨不足，且示例以GPU为主，NPU/ASIC篇幅偏少。适合已有传统编译器基础、希望转向AI加速的工程师，或研究AI框架优化的研究生；纯算法研究者若无底层经验，需先补体系结构课程。整体而言，本书是国内少见的AI编译器工程化指南，兼具系统性与实操价值，值得置于案头反复翻阅。
📚 阅读指南
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❓ 常见问题
Q1: 这本书主要面向什么水平的开发者？
书中既覆盖编译器基础理论，也深入剖析AI专用IR、自动微分、算子融合等前沿主题，因此适合已有传统编译器经验、希望转向AI加速器开发的中高级工程师，也可供具备系统编程基础、想系统入门AI编译器的学生阅读。
Q2: 书中示例代码使用哪些开源框架？
主要基于MLIR/TVM、XLA、Glow 三大开源AI编译框架，并辅以LLVM后端示例；所有代码均在GitHub仓库提供，支持x86-64与NVIDIA GPU环境，方便读者复现实验。
Q3: 如何快速定位自己关心的硬件后端实现细节？
书末附录提供“硬件后端索引”，按ARM CPU、NVIDIA GPU、华为Ascend、寒武纪MLU四大平台归类，并给出对应章节与页码；同时每章小结列出“关键代码路径”，读者可直接跳转到源码解析部分。
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