6. AI编译器和前端技术

编译器作为计算机系统的核心组件，在机器学习框架设计中也扮演着重要的角色，并衍生出了一个专门的编译器种类：AI编译器。AI编译器既要对上承接模型算法的变化，满足算法开发者不断探索的研究诉求，又要对下在最终的二进制输出上满足多样性硬件的诉求，满足不同部署环境的资源要求。既要满足框架的通用普适性，又要满足易用性的灵活性要求，还要满足性能的不断优化诉求。AI编译器保证了机器学习算法的便捷表达和高效执行，日渐成为了机器学习框架设计的重要一环。

本章将先从AI编译器的整体框架入手， 介绍AI编译器的基础结构。接下来，本章会详细讨论编译器前端的设计，并将重点放在中间表示以及自动微分两个部分。有关AI编译器后端的详细知识， 将会在后续的第五章进行讨论。

本章的学习目标包括：

• 理解AI编译器的基本设计原理

• 理解中间表示的基础概念，特点和实现方法

• 理解自动微分的基础概念，特点和实现方法

• 了解类型系统和静态推导的基本原理

• 了解编译器优化的主要手段和常见优化方法

• 6.1. AI编译器设计原理
• 6.2. AI编译器前端技术概述
  • 6.2.1. 中间表示
  • 6.2.2. 自动微分
  • 6.2.3. 类型系统与静态分析
  • 6.2.4. 前端编译优化
• 6.3. 中间表示
  • 6.3.1. 中间表示的基本概念
  • 6.3.2. 中间表示的种类
  • 6.3.3. 机器学习框架的中间表示
• 6.4. 自动微分
  • 6.4.1. 自动微分的基本概念
  • 6.4.2. 前向与反向自动微分
  • 6.4.3. 自动微分的实现
• 6.5. 类型系统和静态分析
  • 6.5.1. 类型系统概述
  • 6.5.2. 静态分析概述
• 6.6. 常见前端编译优化方法
  • 6.6.1. 前端编译优化简介
  • 6.6.2. 常见编译优化方法介绍及实现
• 6.7. 总结
• 6.8. 扩展阅读