编译协同全链路优化

原始痛点：计算资源价值释放不足

模型计算图存在调度与内存访问效率不足，核心算子受计算与访存特征制约，模型与硬件适配效率受限，导致计算资源难以充分释放，端到端执行性能受限。

某头部 AI 企业面向搜广推、DeepSeek 等典型模型场景，随着业务规模增长，算力投入持续增加，陷入 “算力投入增加—资源利用不足—产能提升有限” 的困境。

编译协同全链路优化

与先进编译一起探索！

让每一颗芯片，都跑出它的巅峰时刻

更优编译，更多Token

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案例展示

案例一大模型推理全栈提效

案例二编译协同全链路优化

案例三算子自动生成与智能优化

客户价值

提升模型计算图与核心算子的执行效率，充分释放异构硬件计算能力，加速模型性能优化与部署，降低模型训练及推理算力成本。

ACInfer 方案：编译与算子全链路协同优化

图级优化

围绕计算图中的重点子图开展算子调度、内存访问及执行优化，提升复杂模型整体计算效率。

算子优化

针对 Attention、Indexer 等核心热点算子进行编译深度优化，提升计算与访存效率，充分释放硬件性能。

编译执行优化
从中间表示、代码生成及硬件执行等环节进行协同优化，提升模型在不同硬件平台上的编译与执行效率。  

核心成效

重点子图执行效率提升

倍

2.91

热点算子执行效率最高加速

倍

8.09

先进编译深入理解智能计算应用需求，打造面向多元算力环境的优化方案，

助力AI模型高效部署与性能提升。

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