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这里记录了我在 ICT 的实习历程，实习的时间为 2023-06-01 到 2023-07-10

关于 PyTorch2.0 中对 Dynamo 的解析

SparseTIR 解读（论文、源码 ）

明确论文发表的时间为 2022 年，在这个时间段，算力的提升使得 DNN 的层数能够越来越深，模型越来越复杂。此时，为了提高 DNN 效率而必须进行稀疏化，也就是尽可能地减少不必要的数据冗余。

SparseTIR 与 SparTA 的实验复现

介绍如何在一台只有 docker 的环境的服务器下配置 tvm 运行环境

这里放一些我学习 SAT 求解器的文章，应该会是卡片式的，阅读的书籍为：

当 BCP 完成后，如果在这个过程中发现了冲突（有一个子句的文字全部为假），那么我们认为发生了冲突，需要撤销赋值并回溯。

值得注意的是，相位的选择本质上就是二叉树先搜索哪一边，因此在理论上相位的选择对求解速度应该没有那么大的影响，赋真/假都是只有 50% 的概率猜对。

在 SAT 中，我们引入了命题逻辑（Propositional Logic）来编码与表达现实问题，但我们知道，Propositional Logic 的表达能力本质上并不是很强，对于一些复杂的问题，我…

从布尔约束传播出发，介绍观察字和双观察字的维护与传播流程。

每个变量的 score 为其在所有子句中的文字出现次数。

我们首先引入一个记号 \mathbb{B} = \{0, 1\}，这是一元逻辑中所有变量的定义域