动静统一的组合机制——大幅减少算子数量、开发者友好！

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为了让飞桨开发者们掌握第一手技术动态、让企业落地更加高效，飞桨官方在7月至10月特设《飞桨框架3.0全面解析》系列技术稿件及直播课程。技术解析加代码实战，带大家掌握包括核心框架、分布式计算、产业级大模型套件及低代码工具、前沿科学计算技术案例等多个方面的框架技术及大模型训推优化经验。本文是该系列第四篇技术解读，文末附对应直播课程详情。 随着人工智能技术的高速发展，深度学习框架作为该领域进步的核心驱动力，加速着计算机视觉、自然语言处理、自动驾驶等多个技术领域的应用落地。 但框架层持续扩增的庞大算子体系，给模型性能优化、多硬件适配等工作带来了诸多挑战。 如何有效地控制深度学习框架中的算子数量，降低开发维护成本并提升二次开发体验，是当前深度学习框架优化与发展的重要方向。 飞桨框架 ………………………………