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收录理由

为深度学习任务挑选编译器，通常要在零散的项目主页和论文之间来回翻找。这份索引把主流方案集中到一起，TVM、MLIR、Triton、Halide 等都在列，论文部分则按实际工程中常遇到的问题来组织，比如自动调优、代价模型、量化、稀疏计算，以及针对 CPU、GPU、NPU 等不同硬件的优化。这样的结构让读者能直接跳到与自己瓶颈对应的内容，不必自己从头拼凑清单。无论是比较编译器栈的团队，还是做领域调研的研究者，都能从中受益。它是一份参考索引，不是可部署的软件，但当你想知道有哪些编译器可选、哪些论文讲清楚了原理时，它能省下不少时间。