02 图结构与 Fusion 决策

页面目标

这一页回答的是：图结构、依赖和 fusion 边界如何决定潜在收益，以及为什么减少节点数量不一定降低真实执行成本。

本页的输出是图级候选：明确可融合边界、layout 和读写代价，再把候选交给 lowering 验证。

这一页负责把 graph optimization 的第一层拆清楚：哪些依赖、节点和中间张量真的值得改写或 fuse。

问题起点

图优化最容易被简化成“能 fuse 就 fuse”。
但真正的问题是：

• 哪些中间结果真的贵
• 哪些依赖会让某种融合失去意义
• 哪些图级重排只是把成本换了个地方

关键观察点

• cost vector
• dependency structure
• intermediate tensors
• layout-sensitive fusion

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进入 03 Lowering、Legalization 与 Scheduling，检查图级候选是否能被合法地下沉并保持收益。

可视化入口

对应 Part

• 09 AI Compilers and Graph Optimization
• 19 Operator Fusion Introduction
• 33 TCO and Cost Model

本节要点

图级判断的重点不是“变少”，而是“变少之后执行成本是否真的下降”。