AI中的pass架构优化

【AI中pass架构设计优化
Relay 和 TVM IR 包含一系列用于提升模型性能的优化passes，包括平均推理速度、内存占用量以及特定设备的能耗等指标。系统内设有通用优化方案和面向机器学习的专项优化，如常量折叠、冗余代码清除、运算符布局调整、运算符合并、缓冲区处理及循环结构转换等。每个pass均被构建为一种ir-to-ir转换机制，并利用在遍历过程中或之前收集到的分析结果进行操作。

随着TVM技术的迅速发展，对这些pass进行更系统化与高效管理的需求日益凸显。此外，一个能够统一管理TVM堆栈各层级（例如 Relay 与 tir）中pass的通用框架，有助于开发人员快速构建原型并实现自定义pass的集成。

本节将阐述基础架构设计，该设计借助产品编译器的理念，实现对优化passes及深度学习框架构建层的有效管理。例如，在现有产品编译器如 GCC 与 LLVM 中，均采用pass管理器以高效控制passes的执行流程。最初时，由于pass数量较少，管理较为简单；但成熟编译器通常包含数百个独立passes。因此外部用户希望能够在不修改原有顺序的前提下灵活调度自定义passes。

现代深度学习框架如 Pytorch 和 MXNet Gluon 分别通过 Sequential 和 Block 接口支持类似 pass 风格的模块构建方式。借助此类结构，这些框架可轻松添加