ai深度学习编译器工程师需要哪些技术栈？1.tvm(tir/relay/tvm tensor experssion/pass)

2.mlir(dilate)

3.llvm

4.手写汇编优化能力

前中后端
勉强把自己定义为相关人员，以个人工作情况来看，从上到下可能需要以下知识点:

1.常见的深度学习算法，检测，识别，分割等等的基本原理

2.常见的模型结构比如卷积，池化，激活函数。典型模型比如mobile net，resnet

3.基本的模型训练流程，部分模型训练技巧，模型结构调整，模型的参数固化和导出

4.在原理层面或者算法层面的模型量化工作

5.常见模型存储格式的解析，例如onnx的模型结构，参数信息解析

6.能自定义简单的模型ir，保证可以比较正确的存储和传递模型信息

7.能理解硬件的设计，知道设计原理更佳

8.可以根据硬件限制做模型结构的融合，拆分，转换

9.能手写常见算子的定点计算(功能层面)

10.能理解硬件定点计算方法

11.知道基本的优化器方案，可以比较宏观的理解模型计算流水过程

12.知道dfs，动态规划等基础算法

13.知道二维层面的内存分配，计算时序原理

14.知道cost model概念并可以对不同算子实现不同情况的cost model计算

15.能理解硬件指令，寄存器配置原则，调度原则

16.可以理解基本的运行时工作流程

17.能及时友好沟通

简单总结了一部分知识点，如需面试可以按此准备，至少可以进二面。