Compiler übersetzen Code aus einer Hochsprache in optimierte Maschinenanweisungen und machen KI-Modelle erst performant ausführbar.
Ein Compiler wandelt Quellcode oder Rechengraphen in ausführbare Instruktionen um. Für KI bedeutet das: Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch erzeugen Graphen, die anschließend von XLA, TVM, Glow oder MLIR in hardwareoptimierten Code verwandelt werden. So können Kernel fusioniert, Speicher optimal genutzt und Operationen auf spezifische Beschleuniger zugeschnitten werden.
Mehrwert für KI-Teams
- Automatische Optimierung: Weniger Handarbeit bei Kernel-Tuning und Mixed-Precision.
- Portabilität: Ein Modell läuft auf GPU, TPU oder NPU ohne neue Implementierung.
- Debugging: Moderne Compiler liefern Profiling-Daten, die Flaschenhälse sichtbar machen.