計算圖編譯

❶ 怎樣用C語言編寫一個簡單的可以進行加減乘除運算混合運算的計算器

用C語言編寫一個簡單的可以進行加減乘除運算混合運算的計算器的方法：

1、打開visual C++ 6.0-文件-新建-文件-C++ Source File；

❷ 【從零開始學深度學習編譯器】九，TVM的CodeGen流程

GiantPandaCV導語：本文將帶你深入了解TVM的Codegen流程，從Relay前端到內存分配，再到代碼生成的多個步驟。雖然本文主要關注調用鏈，但後續會結合實例深化理解。建議先閱讀【從零開始學深度學習編譯器】六，了解TVM的編譯流程。

0x1. 代碼生成介面

首先，TVM的代碼生成介面主要通過tvm.build和tvm.relay.build完成，前者針對運算元，後者針對Relay計算圖。通過設置target（如c）生成可執行的機器碼。例如：

生成的代碼示例如下，但因其是機器碼，不可讀，暫不展示。

此外，可以藉助【知乎文章】鏈接來理解整個編譯流程，從IRMole到運行時Mole的轉換，涉及TIR和C語言代碼的生成。

0x2. Graph CodeGen核心流程

GraphCodegen的核心是LoweredOutput Codegen(relay::Function func)，負責內存申請、IR到TIR轉換和調度優化。其中，內存申請涉及StorageAllocator和TokenMap的創建，通過節點設備信息推斷和優化內存分配。

0x3. GraphCodegen內存申請與節點處理

在GraphCodegen中，節點處理包括參數轉換為GraphInputNode，節點遍歷生成GraphNode，並對CallNode進行特定處理。FunctionNode的Codegen則根據是否為外部函數進行差異化處理。

0x4. Lower function和Schele優化

Lower function的生成在CreateSchele函數中，涉及IR到TIR轉換以及Schele的優化，這部分內容較為復雜，後續會結合實例深入研究。

0x5. 總結

本文概述了TVM Codegen的基本流程，從Relay前端到Graph節點處理，展示了核心函數的職責，但未深入講解Schele優化和Lower function的具體實現，後續將結合實例進行更詳細的探討。

0x6. 相關文章與參考

繼續閱讀【從零開始學深度學習編譯器】系列的後續篇章，以及參考鏈接中的詳細內容以深化理解。

❸ 圖計算應用場景有哪些

圖計算模型在大數據公司，尤其是IT公司運用十分廣泛。近幾年，以深度學習和圖計算結合的大規模圖表徵為代表的系列演算法發揮著越來越重要的作用。圖計算的發展和應用有井噴之勢，各大公司也相應推出圖計算平台，例如Google Pregel、Facebook Giraph、騰訊星圖、華為GES、阿里GraphScope等。

GraphScope 是阿里巴巴達摩院實驗室研發的一站式圖計算平台。GraphScope 提供 Python 客戶端，能十分方便的對接上下游工作流。它具有高效的跨引擎內存管理，在業界首次支持 Gremlin 分布式編譯優化，同時支持演算法的自動並行化和支持自動增量化處理動態圖更新，提供了企業級場景的極致性能。GraphScope 已經證明在多個關鍵互聯網領域（如風控，電商推薦，廣告，網路安全，知識圖譜等）實現重要的業務新價值，其代碼當前已在github/alibaba/graphscope 上開源，以供更多開發者使用。

❹ fluent怎樣將計算結果以雲圖顯示出來

1、打開文件夾，復制文件所在的全路徑。