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迟惫尘编译优化原理
罢痴惭编译优化原理是基于深度学习优化的一种技术，其核心思想是将深度学习网络映射到特定的硬件平台上，并针对具体的硬件特性进行优化。罢痴惭会根据不同层的特点，设计出不同的实现方式，同时也会根据硬件的不同，生成不同的适配代码，从而实现高效的运行效果。除了基于硬件的优化，罢痴惭还通过各种算法手段，如减少循环次数、合并循环、冗余计算消除等，来优化编译效率。总之，罢痴惭编译优化原理是一种独特深度学习优化技术，可以在多个硬件平台上实现高效的计算，并具有优秀的编译效率。
代码优化阶段由哪叁个阶段组成
代码优化阶段由控制流分析，数据流分析和变换叁部分组成。循环优化包括代码外提，归纳变量删除，强度小弱。
分为中间代码一级和目标代码一级的优化。可按优化涉及的程序范围划分：对同一阶段，分为局部优化,循环优化和全局优化.进行优化所需要的基础是对代码进行数据流分析和控制流分析
代码优化过程
等价：不改变程序执行效果；
变换：引起程序形式上的变动
代码优化通常在什么基础上进行
所谓代码优化是指对程序代码进行等价(指不改变程序的运行结果)变换。程序代码可以是中间代码(如四元式代码)，也可以是目标代码。等价的含义是使得变换后的代码运行结果与变换前代码运行结果相同。优化的含义是最终生成的目标代码短(运行时间更短、占用空间更小)，时空效率优化。原则上，优化可以在编译的各个阶段进行，但最主要的一类是对中间代码进行优化，这类优化不依赖于具体的计算机。
在不改变程序运行效果的前提下，对被编译的程序进行等价变换，使之能生成更加高效的目标代码。
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