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1E: 编译优化与算力生态

本组解决“怎么自动优化、怎么面对硬件差异”的问题，连接 AI 编译器、芯片生态和成本决策。 导语： 这一组先看 09 / 10 作为主线，19 / 32 / 33 作为扩展入口；不需要把整组一次性全读完。

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包含内容

• 09 AI Compilers and Graph Optimization
• 10 Domestic AI Chips Overview

桥接 / 扩展

• 19 Operator Fusion Introduction
• 32 TVM MLIR Deep Practice
• 33 TCO and Cost Model

学习顺序

建议按 09 -> 10 -> 19 -> 32 -> 33 顺序学习。

面向后续部分的桥接

这一组主要把“为什么要做编译优化、为什么会有算子融合、硬件差异怎么影响技术选型”讲清楚，是 Part 2 和 Part 3 的共用收口层。

• 如果你准备进入 Part 2，这一组帮助你理解为什么高层算法最终会遇到编译和部署问题。
• 如果你准备进入 Part 3，先看 19 / 32，再回到 Triton / CUDA 的实现页，会更容易理解为什么内核层需要做融合和重排。
• 这一组的目标不是直接教你调参，而是让你先建立“从算法到编译再到硬件”的判断框架。