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AI编译工程师从入门到精通

共计 30 章节

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AI编译工程师的角色定位 · 行业需求 · 学习路径总览

深度学习基础

神经网络基本结构 · 张量运算 · 自动微分原理

深度学习基础神经网络基本结构

编译器基础

传统编译器架构（前端 · 优化 · 后端）

编译器基础传统编译器架构

AI编译框架概览

主流AI编译器（TVM · XLA · MLIR

AI编译框架概览

计算图与IR设计

静态图与动态图 · 图优化（算子融合 · 内存规划）

张量计算与算子实现

张量内存布局（NCHW/NHWC） · 算子调度 · 手写高性能算子（GEMM

张量计算算子实现

MLIR核心概念（Dialect · Operation · Type

TVM架构（Relay · TE · TIR）

TVM算子开发与调度

TE调度原语（split · fuse · vectorize

TVM算子开发

XLA编译原理

XLA的HLO IR · 编译流程（Graph优化 · Layout分配

XLA编译原理

AI编译器前端

模型解析（ONNX · PyTorch · TensorFlow）

AI编译器前端

图优化技术

算子融合（Conv+BN · MatMul+Add） · 常量折叠

图优化技术Conv+BN

内存规划与数据布局

内存分配策略（arena · pool） · 张量生命周期分析

内存规划数据布局

代码生成与后端

CPU代码生成（AVX/NEON） · GPU代码生成（CUDA/ROCm） · 向量化与循环展开

代码生成后端

硬件抽象与调度

硬件目标描述（算力 · 内存层次） · 调度策略（tiling

硬件抽象调度

AI编译器调试与性能分析

常见编译错误定位 · IR可视化 · 性能剖析工具（profiler

AI编译器调试

从零实现一个简单的AI编译器（支持M… · 包括前端解析 · 图优化

基于TVM部署ResNet-50到C… · 完成量化 · 调优

案例实战TVM

使用MLIR自定义Dialect实现… · 并集成到端到端编译流程

案例实战MLIR

针对Transformer模型（BE… · 包括注意力算子融合 · KV cache优化

案例实战Transformer

量化与低精度编译

量化原理（PTQ/QAT） · 低精度算子实现（INT8/FP16） · 量化感知编译优化

量化低精度编译

稀疏化与剪枝编译

稀疏张量表示 · 稀疏算子优化 · 结构化剪枝与编译协同

稀疏化剪枝编译

分布式编译与多设备

多卡编译策略（数据并行/模型并行） · 跨设备通信优化（NCCL） · 流水线并行编译

分布式编译多设备

AI编译器与运行时

编译产物加载 · JIT/AOT编译 · 运行时内存管理

AI编译器测试与验证

正确性验证（数值对比 · 精度分析） · 回归测试框架

AI编译器测试

AI编译器前沿

编译器与自动微分结合 · 可微分编程 · 编译器与硬件协同设计（HLS）

AI编译器前沿

常见问题与解决方案

编译失败 · 性能不达标 · 内存溢出

常见问题解决方案

工程化与项目实践

代码组织 · 版本控制 · 文档规范

工程化项目实践

综合项目实战

设计并实现一个面向特定硬件（如树莓派… · 完成模型部署与优化报告

综合项目实战设计并实现一个面…

课程总结与进阶路径

核心知识回顾 · 能力自测 · 学习资源推荐（

课程总结进阶路径