01
图编译技术概述
定义、发展历程、在芯片设计中的核心地位
基础芯片
02
计算图基础
节点与边的定义、数据流图与控制流图
图论核心
03
图优化技术
常量折叠、死代码消除、公共子表达式消除
优化编译
04
图调度与映射
调度算法（列表调度、贪心调度）、资源约束映射
调度硬件
05
图编译与硬件架构协同
数据流架构、脉动阵列、VLIW适配
架构协同
06
图编译中的内存优化
内存层次、数据复用、缓存感知图优化
存储性能
07
图编译与功耗优化
动态功耗、时钟门控、电压频率调节
功耗节能
08
图编译与并行性挖掘
ILP、DLP、TLP 并行挖掘
并行加速
09
图编译中的控制流优化
分支预测、循环展开、软件流水线
控制流水线
10
图编译与专用加速器
GPU、TPU、NPU 的图编译技术
加速器AI
11
精度与性能权衡
定点化、量化感知训练、混合精度编译
量化精度
12
图编译与编译器框架
LLVM、MLIR、TVM、XLA 实践
框架开源
13
图编译中的自动微分
反向传播图表示、梯度计算优化
自动微分训练
14
图编译与分布式训练
模型并行、数据并行、流水线并行图切分
分布式并行
15
图编译中的算子融合
卷积+BN融合、激活函数融合、带宽优化
融合内存
16
图编译与硬件描述语言
HLS图编译、Chisel/FIRRTL图表示
HDL硬件
17
图编译中的动态形状处理
动态张量、条件执行、动态图静态化
动态形状
18
图编译与稀疏计算
稀疏矩阵图表示、稀疏算子、结构化稀疏
稀疏计算
19
安全与可靠性
故障注入图级建模、冗余计算、错误检测
安全容错
20
图编译与实时系统
硬实时约束、WCET分析、图级调度
实时WCET
21
图编译中的通信优化
片上网络(NoC)图映射、通信避免算法
通信NoC
22
图编译与异构计算
CPU+GPU+FPGA图划分、异构调度
异构调度
23
图神经网络(GNN)加速
GNN图编译优化、专用硬件设计
GNN加速
24
图编译与量子计算
量子电路图表示、量子门编译优化
量子前沿
25
验证与测试
图级等价性检查、形式化验证、仿真加速
验证测试
26
图编译与开源生态
LLVM、MLIR、TVM、ONNX、Glow工具链
开源生态
27
性能分析工具
Profiling、Trace分析、瓶颈识别
分析调优
28
领域特定架构(DSA)
Google TPU、Cerebras WSE、Graphcore IPU
DSA芯片
29
图编译的未来趋势
可微分硬件、自适应编译、AI驱动优化
未来趋势
30
综合案例
从TensorFlow图到FPGA部署的全流程图编译
实战FPGA