（来源：上观新闻）
谷歌这一⁉🕞增长归功于TPU🇭🇷🏄 AI芯片的销⏺🧧售，谷歌不🌥👩🔬再仅自用🇵🇹🏄，而是开㊗始向其他🃏公司出🎈📡售💠🇱🇧。"这是他在法庭上🇮🇴8️⃣说的最简🍺短、也最重的一句🖇话😃9️⃣。V4技术🇧🇶🇨🇩报告显🇦🇫示，本次参与作☣者共2🧾📿70人，名🛀单中包括梁文锋—🆙—但一个不容忽视🥕🔃的细节🇫🇯是：过去🇻🇬5个月，已经有🚑🇿🇲10位♥署名作者离开了D🇲🇿♉eepS🏚eek📡。
例如，亚马👨🔧👩✈️逊的用于A🤽♂️🛍I训练🌅👨👨👦的Tra🖨iniu↘🇦🇿m AI芯片，🏕谷歌云早先🈳♓推出的A🐖♟️I张量处理单元T😄PU，微软的AI🧼加速计算的Ma💔ia 1⛅↙00芯片等，试👒🛸图通过定制化硬件👳👹降低对单一🐶🦏供应商的依赖🔮并优化成🔴本🍤🥾。（二）从🍗功能到优势：Q🚕LLVM 如🏫🐩何超越传统量子编👚译器 QL🧙♀️🦶LVM⛪😞将高级量🎻💢子程序编译8️⃣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🧝♂️🇯🇪OpenQAS🌵M 2.0🤤🔙、Qisk🏂🥗it Qu👯📐antumCi🇱🇺📱rcuit、🕶QPa🦑🖌nda🕖🇧🇳、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🇦🇫🦊化Pa🦶ss 3. Q❣IR生成：将🐈🇸🇬MLIR方🐍🥵言 Loweri🦹♂️ng为QIR（L🇱🇮👱♀️LVM IR 🇬🇾形式的量子中间🥰表示）😊🔶 4. 🛡📸SABRE映射：🖕C++/Q🦕isk🇸🇦it实🔠🐯现的量子比特🇨🇦🌁布局与S🗑WAP🏍📙插入 5.🚞 多后端发射⚡：输出Ope🇲🇰nQASM、硬件🕛特定格式🌖等 ☢🤞四大核心🗯🤟优势 1. 🛣工业级I㊙®R基础🇰🇷😈设施：基于M🍕LIR/LLV🔄🧬M，便💮于扩展新方🛸🍻言和新Pas🕗s 2. 多™种输入🇵🇭形式：OpenQ🇩🇴ASM、Qi🇦🇮🏇免费域名skit等😏🥘，适配不🧞♂️🍠同编程习惯 ✊🥐3. 灵活优🧹化：-O0🖲🌚/-O1等级、自🐟定义Pas🔍💊s序列、合成🃏优化 🇱🇦 4. 物理约🌑🦏束映射：SABR👩🚒🔍E等布局与🤮👩🏭SWAP🌉策略，☸🎹适配真⚒👟实硬件拓扑 👓（三）技🕛术路线：Q💁♂️LLVM如何实🚋🐏现经典-量子混合👒编译 🤤🇨🇦 ◆三💬层架构设计 Q💻LLVM基于LL🤱VM/MLIR👩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😰⛩免费域名言解析和中间代🥬码生成，将高👽👱♀️级语言转换为ML🇫🇴🇩🇯IR Quant😮um方言 •🧴👟 中端：基于M🧯LIR🥀进行量子🚟📤程序优化，并🎮🍩免费域名将MLIR🚩进一步Low🎗免费域名ering为Q😆IR（LLVM 🚽IR） • 👥后端：基于QIR🏓⛓和QIR🌊运行时库，将程🐤序转换为目标🤪硬件支持的🎲🇹🇻代码格式 🌚免费域名 ◆经典-量子😔混合编译机制 ⛴😜依托LLVM🐙🔤 生态，QL🏃LVM能够实现🇸🇹🥮与经典编译P🌿ass、CU🇩🇲DA编程🖲模型和 👒HPC运行时的💦🌁集成，从📗🥦而实现高效的经🤽♂️🛤典量子🈯混合任务🦎🇰🇲编译⛪🇻🇪。
