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TensorFlow表现 | PerformanceDeveloping a new backend for XLA（为XLA开发一个新的后端）
Developing a new backend for XLA（为XLA开发一个新的后端）
大多数实现将落入以下情况之一： 1.现有的CPU体系结构尚未正式由XLA支持，无论是否存在LLVM后端。 2.具有现有LLVM后端的非CPU类硬件。 3.没有现有LLVM后端的非CPU类硬件。
C++数字 | Numericsstd::generate_canonical
std::generate_canonical
1.0如果RealType是float海合会#63176LLVM#18767这是lwg第2524期例产生具有10位随机性的随机数：这可能只产生k。%2Ar不同的值。
TensorFlow表现 | PerformanceXLA Overview（XLA概述）
XLA Overview（XLA概述）
XLA附带的CPU和GPU后端使用LLVM进行低级IR，优化和代码生成。这些后端以有效的方式发出代表XLAHLO计算所需的LLVMIR，然后调用LLVM从此LLVMIR发出本机代码。
C++数字 | Numericsstd::uniform_real_distribution
std::uniform_real_distribution
%28公共成员函数%29 MAX返回最大潜在生成值%28公共成员函数%29 非会员职能 [表格] 注记一些现有的实现有一个错误，它们可能偶尔返回b，如果RealType是float海合会#63176LLVM
SQLite其他 | MiscellaneousSQLite Library Footprint
SQLite Library Footprint
一般意见： Clang/LLVM编译器与GCC没有竞争力。Clang生成的二进制文件比GCC生成的二进制文件始终更大更慢。配置文件引导优化(PGO)对SQLite没有帮助。
Erlang指南：安装指南 | Guide: Installation guide2.构建和安装Erlang / OTP | 2. Building and Installing Erlang/OTP
2.构建和安装Erlang / OTP | 2. Building and Installing Erlang/OTP
建造 GNUmake编译器-GNUC编译器，gcc或LLVM的C编译器前端clang。Perl5GNUm4-如果启用HiPE（本地代码）支持。

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