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COVAN

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6月10日
13:05
13:05官方账号arXiv cs.AI@Zilu Tian, Liying Liu
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AI编译器在重写计算图时,常导致张量和操作符的溯源信息丢失,影响调试和验证。现有方法要么侵入性强,要么在非单射图重写下失效。研究者提出一种基于观测语义的轻量级溯源方法,通过余代数模型和双模拟来保持溯源稳定性,即使中间节点被消除也能追踪。该方法在原型编译器COVAN中实现,证明了低工程开销下的可靠溯源。
论文AI编译器溯源追踪余代数

推荐理由:AI编译器开发者终于有了不侵入代码的溯源方案——COVAN在重写后仍能稳定追踪张量来源,做模型优化和调试的团队可以直接参考论文实现。
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