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在 NNVM 执行计算图优化的过程中,会在计算图上运行多种不同的算法,来修改计算图本身的结构或者属性。这些算法在 NNVM 中被组织成了 pass 的形式,可以使用 API ApplyPass 进行调用。

说起来,pass 这个概念在编译原理中是很常见的:在编译过程中,对输入的源代码或等价的中间表示执行一次遍历的过程,就叫做一个 pass。

传统意义上,我们可以把编译器的各个阶段都实现成一个 pass,比如:先对源代码做词法分析,待全部完成后对所有 token 进行语法分析,得到所有 AST 后再进行语义分析等等……但是通常情况下,为了节省时间,编译器会将部分或者全部的流程合并在同一个 pass 里,例如:在词法分析的过程中,语法分析器“同时”工作,构建 AST;然后在当前 AST 构建完毕后,立即对其执行语义分析和 IR 生成。

而 NNVM 中出现的 pass 则是狭义的 pass。熟悉 LLVM 的读者应该知道,LLVM 中有一个 PassManager 用于管理所有的 pass,而每一个 pass 又可以对 IR 进行一次独立的操作(优化等)。这一概念的应用使 LLVM 变得高度模块化,添加一种新的优化只需要实现一个新的 pass 即可,而不必大幅度改动 LLVM 本身的其他代码。NNVM 中 pass 的概念和 LLVM 中的基本一致。

以上是对 pass 这一概念的简单介绍。接下来的这篇文章记录了 NNVM 在执行编译优化过程中用到的一些 pass,以及这些 pass 的具体作用。

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