张量表达式推导优化数据

基于《人工智能算子标准制定与编译平台》项目下的《多层次感知的算子协同编译优化技术》子课题提出的多层次编译优化架构，针对当前深度学习网络模型在异构硬件平台上的高效部署问题，通过深入分析算子间的依赖关系和硬件特性，设计了智能的编译调度策略，显著提升了模型在不同硬件平台上的执行效率和资源利用率。本数据主要反映了该架构在提升模型性能和优化资源利用方面的显著效果。