AI 编译器：TVM、MLIR 与 torch.compile 的算子编译优化

Mon, 28 Sep 2026 11:00:00 +0800

深度学习推理的性能天花板，很多时候不在模型结构，而在**「算子怎么落到硬件上」**。传统做法是「手写 Kernel」（cuBLAS/cuDNN）——但新算子层出不穷，手写永远追不上。AI 编译器换了个思路：把计算图编译成目标硬件的高效代码，用「图优化 + 算子融合 + 调度 + 代码生成」代替「手写 Kernel」。本文把 TVM、MLIR、torch.compile 三大编译栈讲透：它们解决什么、IR 怎么分层、调度怎么做、后端怎么生成，以及推理生产怎么用。

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AI 编译器：TVM、MLIR 与 torch.compile 的算子编译优化