算子融合（Operator Fusion）是一种在深度学习框架中广泛应用的优化技术，它通过将多个独立的计算操作（算子）合并为一个复合操作，以减少内存访问开销和计算延迟。这种融合避免了中间结果的频繁读写，提升了模型推理效率，例如在神经网络中将卷积层和激活函数层整合为一个操作，从而显著降低硬件资源消耗。
在AI产品开发的实际落地中，算子融合技术扮演着关键角色，尤其在资源受限的边缘设备如智能手机或IoT设备上部署模型时。它能加速推理速度、降低功耗，并支持实时应用的高效运行，成为TensorFlow、PyTorch等主流框架的核心优化手段，助力产品实现规模化部署和性能提升。
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