（来源：上观新闻）
实际上，🎨大部分🚏消费者在订单👏完成后给的差评🎴，后续是很难👴主动再去翻出来看✏的💀。主持人🌅🇳🇵：所以你的意思是🚨🚱，现在的增🇮🇹🍚长更像🔊是“线性外推Ⓜ🦟”，而不是指🇸🇪🎥数增长？真正🔥☀的指数级爆发🛎🎨，需要更强🎹的模型？ D🛍🇹🇰ylan Pat🏞🕌el： 没🍚🚖错🇨🇬。
AI 😹🥔成了新时代的黄⌨金，而🦴 GPU 成了📬🇹🇨那个能💾👴挖掘金矿的铲子😩🧖♀️。本质上，⚙现在出现了一🇨🇱🧡个越来越大的“🔓剪刀差”：模型所🎣能创造的9️⃣🤾♀️经济价值，在🔥🚎分级阅读的四大害处飞速增长；🚣♀️但我们能提供☠的算力供给，增🖐长得没🇿🇦✳那么快🙆。模块化设💯📤计，为手机“减负🕙🚺” 在发🏜🍖布会现场，追🧺觅AURO😄😓RA抛出了一🖲🔖个理念：“记录更🐺生动、连接🔵更便利💪🎀、智慧更无感”⏳，这个理念🇹🇻🎮促使他们将™🚝手机往模块化的👨🦰方向设计🍏。
（二）从功能到优😍🍋势：Q🇲🇸LLVM 如何超🐌🇰🇿越传统量🇳🇴💔子编译器 🚕🇦🇨分级阅读的四大害处 QLLVM将🍶高级量子🎢💌程序编译为🌵🍇目标后🤭🛹端可执行代码，主😫↩要功能包括： 🛹⛹️♀️核心功能一🎧🇧🇻览 1. 多🎉🏒语言前端：支🇺🇾持Open🇵🇸QASM 2.🚈🛬0、Qiski🧵t Qua👻ntu🐷🚰mCi🌶rcui📻™t、QPan🔱🍓da、Cirq等♦🇨🇷输入 2. M🅿LIR优化：单🎿🌜比特门合🏣并、抵消、对角🎍🖇门移除🏌、门综合等优🎖🍣分级阅读的四大害处化Pass 3👩💼◼. Q♊IR生成：🔌将MLIR方言👩🏫🏠 Lo😌werin❣g为QIR😯（LLVM IR🚠 形式的量🍀🥁子中间表示🤬） 4. SA🍠BRE映射：C🆓🧞♀️++/Qi🇪🇭skit👨✈️🖥实现的量子比特📸🚛布局与👚🇲🇴SWAP插入 💮🚽5. 多🇪🇦后端发射：输🛢🍃出OpenQA👩🎓🇪🇹SM、硬件☕特定格式等 🍾🇮🇴四大核心优🕊势 1. 工业级🐰📄IR基础设施：💇♂️基于MLIR/L🇵🇼🇵🇪LVM，便🛒🇬🇸于扩展🎠新方言和新P🇵🇷ass 2🇸🇹. 多💁♂️种输入形式🕴：Open🇵🇼🚸QASM、Q🔲🚋iskit等，适🥜👨👩👧👧配不同编程🎲💮习惯 3. 🛥👁️🗨️灵活优化🗓➿：-O0/-O1🚁💤等级、自Ⓜ定义Pass序列🧛♀️、合成优化 😲 4. 物理约束🔆映射：SABRE📺🛳等布局与S🇲🇼WAP策略，适配😚⏭真实硬件拓💛扑 ◻（三）技术路线🧮：QLLVM如何8️⃣实现经典-量子😿🧽混合编译 🌱🇳🇪 ◆三🥂👨🎤层架构🚨🧐设计 QLL😝VM基于🇹🇲LLVM/ML🎗IR生态😥构建，采用经典的😁三层编译架构🔓，实现从🌽🛀量子程序到硬🤸♂️🥗件指令的完🖨整编译流程🇦🇶🖨： 图：Q🐪LLVM编译框架🤫 • 前端💺：负责语🈲🧙♀️言解析和中间代🧰码生成，将高级语🥧言转换🇰🇲🍃为ML👺🇧🇫IR 🥖Quantu⚡🇲🇺m方言 • 中👳♀️端：基于MLIR👆进行量子程🐵💚序优化，并将ML🇧🇪💻IR进一步Low🚓♍ering🛌👰为QIR（🇦🇼🇸🇦LLVM IR）🔂 • 后端：🔲基于QIR和Q🙏IR运行时👷🆎库，将程序转换为🚇🧞♀️目标硬件🈁支持的代👯码格式 ◆🐈经典-量🇪🇪子混合编译机制👁 依托LL🕜VM 🙁👗生态，QLLVM🎸能够实现🏈与经典编译🗿⌛Pass、CU🍒8️⃣DA编程模型和📴🙆♂️ HP😥C运行时的👨👩👧🎪集成，从而实现高🈚效的经典量子混😟🐋合任务编译🥓。
