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解決的問題

Devito 設計用於簡化為結構化計算（如有限差分與影像處理）建立高度優化計算核心的過程。它消除了在 CPU、GPU 和多節點叢集上達成高效率時，手動撰寫低階、平台特定程式碼的需求。

如何運作

Devito 使用基於 SymPy 的函數式語言，讓使用者能以符號方式定義問題規格。接著透過自動程式碼產生與即時（JIT）編譯，將這些高階定義轉換為優化後的低階程式碼。編譯器會自動分析輸入，應用 SIMD 向量化、OpenMP/OpenACC 並行化，以及用於多節點分散的 MPI 等最佳化技術。

適用對象

需要在不同硬體平台高效執行複雜結構化運算的偏微分方程、影像處理與機器學習領域的研究人員與工程師。

主要特色

• 自動最佳化：自動使用 SIMD、OpenMP、OpenACC 與 MPI 產生平行程式碼。
• 符號化定義：使用函數式語言表達有限差分算子與張量收縮。
• 硬體彈性：可在 CPU、GPU 與叢集上無縫執行。
• 與機器學習整合：與 PyTorch 與 TensorFlow 等主流框架整合。
• 可客製化：提供自訂結構化、交錯網格與性能調校的自動調校框架。