灵活可扩展的新一代IR技术——飞桨框架3.0基石技术深度解析

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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，邀请百度飞桨核心团队数十位工程师齐上阵，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。 本文是该系列第二篇技术解读，文末附对应直播课程详情。 前言 近些年来，越来越多的框架和研究者将编译器技术引入到深度学习的神经网络模型优化中，并在此基础上借助编译器的理念、技术和工具对神经网络进行自动优化和代码生成。 作为深度学习框架性能优化、推理部署、编译器等方向的重要基石——计算图中间表示（Intermediate Representation，即 IR），在大模型场景下对其灵活性、扩展性、 ………………………………