2.2.1 第一级：基础优化 (Basic Optimizations)

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2.2.1 第一级：基础优化 (Basic Optimizations) 在深度学习编译器与图优化引擎的实战一线，我见过太多工程师把“基础优化”当作一个可跳过的启动项——仿佛它只是教科书里泛黄的一页，是编译器自动完成的“背景音”。直到某天，他们在TensorRT中部署一个轻量级ResNet-18时发现推理延迟比预期高17%，GPU利用率卡在62%；又或者，在TVM上对一个ONNX模型做量化前预处理，发现INT8校准数据被层悄悄污染，校准精度跌了4.3个点；再或者，调试一个自定义算子融合失败的问题，最终定位到上游图中竟存在三重嵌套的节点，像俄罗斯套娃一样包裹着同一个张量……那一刻他们才真正意识到：第一级优化不是起点，而是地基；不是装饰，而是呼吸。