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Co-authored-by: Dalong <39682259+eedalong@users.noreply.github.com>
Co-authored-by: Cheng Lai <laicheng_VIP@163.com>
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chapter_frontend_and_ir/type_system_and_static_analysis.md
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@@ -30,7 +30,7 @@ Damas）对HM类型推导方法进行了详尽的分析和证明 :cite:`1982Prin
类型推导：在抽象释义的基础上，编译器推断出程序中变量或表达式的抽象类型，方便后续利用类型信息进行编译优化。
泛型特化：泛型特化的前提是编译器在编译期间可以进行类型推导，提供类型的上下文。在编译期间，编译器通过类型推导确定调用函数函数时的类型，然后，编译器会通过泛型特化，进行类型取代，为每个类型生成一个对应的函数方法。
泛型特化：泛型特化的前提是编译器在编译期间可以进行类型推导，提供类型的上下文。在编译期间，编译器通过类型推导确定调用函数时的类型，然后，编译器会通过泛型特化，进行类型取代，为每个类型生成一个对应的函数方法。
接下来以MindSpore框架为例，简要介绍一下静态分析模块的具体实现。MindSpore采用抽象释义的方法，对抽象值做不确定的抽象语义的解释执行，函数图中每个节点的抽象值是所期望得到的程序静态信息。基本的抽象释义方法流程可以理解为，从MindIR的顶层函数图入口开始解释执行，将函数图中所有节点进行拓扑排序，根据节点的语义递归推导各节点的抽象值。当遇到函数子图时，递归进入函数子图进行解释执行，最后返回顶层函数输出节点的抽象值。根据抽象释义方法流程，MindSpore的静态分析模块主要分为抽象域模块、缓存模块、语义推导模块和控制流处理模块。