新的AI计算模型

1. 计算机已经发展了很多年，很多层的划分已经非常的明确
2. 高层级的计算范式随着AI的发展，特别是LLM的发展，已经越发的清晰
   1. 传统计算机软硬件堆栈->神经网络算子->神经网络计算图->Pytorch->分布式框架->LLM->Agent->MCP
   2. 由于AI发展的太快，计算机的底层基本没有变化计算机的底层基本没有变化，只是根据AI的需要进行特定的开发
   3. 太底层，不灵活，算子及AI编译器开发消耗大量工作
3. 软硬件结合的方式还是遵循传统计算机的经验

主流技术（CUDA）没有摆脱冯诺伊曼的架构，甚至编程模型/内存模型都没有变化 需要设计一个能适应AI的计算中间层

位置：传统编译器+编程语言之上，神经网络层之下 主要抽象，数据流，数据的tensor运算等等 类似triton

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