设计取舍

前七部分按代码讲机制，每一章都顺带碰到一些「这样做换来了什么、付出了什么」。这一部分只有一页，把它们收到一起：每一条先说选择，再说收益和代价，数字取自本卷某一页的实验，链接指向那一页，这里不重讲机制。前面没有量过的一项（开的后端越多，burn-dispatch 编译多久、二进制多大）这一页补了一个实验。对照的对象有两个：0.21 的泛型写法（只读源码和提交记录，0.21 不在离线缓存里，没有编译对照）和 candle 0.11.0（只读源码）。

1. 设计取舍：八条取舍。后端从类型参数变成 Device 上的值，每个小 op 多几十纳秒，后端和设备的错误从编译期挪到运行期；编译代价从用户 crate 挪进 burn-dispatch，按开启的后端数成倍增长；autodiff 成了设备上的标记；Autodiff、Fusion 是类型装饰器，Router、Remote 是通道，0.22 里能套成什么样由分派表写死；惰性加融合让逐元素链快到 6 倍，错误和计时都跟着推迟；cubecl 让一份内核源码编到六种目标并支撑融合，代价是自己维护一套编译器；冷缓存的第一次 matmul 要几秒；和 candle 逐项对照。

flowchart TB
  opm[算子主线] --> t1["后端是运行期的值"]
  t1 --> t2["编译代价在 dispatch"]
  opm --> t4["装饰器与通道"]
  opm --> t5["惰性加融合"]
  t5 --> t6["自写 GPU 语言"]
  t6 --> t7["JIT 与 autotune"]
  adm[求导主线] --> t3["autodiff 是标记"]
  t1 --> cmp["对照 candle 0.11"]
  t5 --> cmp
  t6 --> cmp