Graph Runtime¶
flowchart TB
cg{Computing Graph}
serig[Serialization Manager] <-- "序列化/反序列化 .mge 文件" --> cg
cg --> |求导| autograd[静态求导器]
autograd --> |插入对应反向算子| cg
subgraph compile [Compile 阶段]
cg <--"生成静态内存分配策略" --> memplaner[静态内存分配器]
cg <-- "静态推导 Shape" --> static_inference[静态推导器]
cg <-- "图优化" --> gopt[Graph Optimizer]
end
compile -->|compile 返回| comps[Computing Sequence]
Computing Graph 的主要使用流程
静态求导器: 基于链式法则，对给定的目标进行求导，并将求导后的反向算子重新插入到原有的 Computing Graph 中
静态内存分配器：
静态推导器 (Static Infernece Manager)：基于网络的静态信息，对 Shape 和部分网络中的 value 进行静态推导，其中部分推导可以允许失败（因为可能需要运行时信息）
compile 操作：经过上述