算子融合（Operator Fusion） 是深度学习模型部署和推理优化中非常关键的一种技术。 简单来说，它的核心思想是：将神经网络中的多个连续的简单计算操作（算子），合并成一个大的计算操作（内核/Kernel），以便一次性完成计算。 为了让你更直观地理解，我们可以从“通俗比喻”、“技术原理”、“具体例子”和“优缺点”四个方面来拆解。 --- 1. 通俗比喻：做饭的流程 想象你在厨房切菜（处理数据）： 任务 A：把土豆切成丝。 任务 B：把土豆丝洗一下。 没有算子融合（传统模式）： 1. 你把土豆从篮子里拿出来，切成丝。 2. 把切好的土豆丝放回篮子里（写入显存）。 3. 你休息一下，准备下一个任务（Kernel Launch 开销）。 4. 你再把土豆丝从篮子里拿出来（读取显存）。 5. 洗土豆丝。 6. 放回篮子。 使用了算子融合（优化模式）： 1. 你把土豆拿出来，切成丝，手里拿着直接洗一下（在寄存器/高速缓存中完成，不放回篮子）。 2. 最后处理完再放回篮子。 区别： 省去了中间把土豆丝“放回篮子”又“拿出来”的过程。在计算机中，这个“篮子”就是读写速度较慢的全局内存（D...
播面