[hellollvm] 词法分析：缕清楚了文件的包含关系（十一）

继续面向Clang对forward.h的词法分析，跟踪IncludeMacroStack上的文件包含关系

9 hw watchpoint keep y *(clang::Lexer **)(0x555569d844b8 + 0x38)
breakpoint already hit 2 times
11 hw watchpoint keep y *(clang::Lexer **)(0x555569d844b8 + 0x38*0)
breakpoint already hit 1 time
12 hw watchpoint keep y *(clang::Lexer **)(0x555569d844b8 + 0x38*-1)

发现确实这些文件是依照包含顺序，依次压入的

听ISCA 2025（第52届国际计算机架构年会），来自上海交通大学、上海期智研究院和罗切斯特大学的冯宇研究团队在 Session 10B 领域特定加速器（Domain Specific Accelerator III）分会上作题为《Lumina: Real-Time Neural Rendering by Exploiting Computational Redundancy》的报告。报告指出，尽管三维高斯泼溅（3D Gaussian Splatting, 3DGS）等神经渲染模型在生成高逼真度三维场景上取得了前所未有的渲染质量与广泛应用 ，但在移动端或资源受限的嵌入式设备上处理高复杂度现实场景时面临着无法兼顾实时性与超低功耗的巨大扩展性挑战 。其主要瓶颈在于 3DGS 特有的光栅化（Rasterization）阶段计算开销沉重 (2:55)，且在通过引入辐射度缓存（Radius Caching）技术来消除计算冗余时 ，会不可避免地引入严重的线程发散（Warp Divergence）与处理单元负载不均 ，导致硬件计算单元（如颜色积分单元）利用率极其低下 ，从而带来沉重的延迟增益与性能惩罚 (7:58)，阻碍了该类模型在增强现实（AR）和虚拟现实（VR）等实际超低功耗移动端交互场景中的应用 。为此，研究团队推出了首个专为克服 3DGS 线程发散与计算冗余限制而设计的算法与硬件协同加速架构方案 Lumina 。

作者团队在软件上利用真机（Nvidia Xavier）跑 3DGS 拿到了真实的基础数据，在硬件上利用 TSMC 16nm 真实工艺库把专用核的电路图做到了“可流片”的综合阶段，最后用一台周期精确级仿真器把这两者的延迟、功耗像搭积木一样严丝合缝地拼接在了一起，证明了“如果未来把我们设计的这个 1.05 mm² 的小方块做进手机芯片里，就能实现超低功耗的实时 3DGS 渲染”。