diff --git a/docs/tvm_ffi_integration.md b/docs/tvm_ffi_integration.md
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--- /dev/null
+++ b/docs/tvm_ffi_integration.md
@@ -0,0 +1,170 @@
+# TVM-FFI 集成方案
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+## 概述
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+本文档描述了在 GraphNet 中引入 `tvm-ffi` 的集成方案。`tvm-ffi` 提供了统一的张量表示和跨框架互操作能力，以及标准化的编译器 ABI 接口，能够显著简化 GraphNet 对不同编译器后端的集成和维护。
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+## TVM-FFI 简介
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+### 什么是 TVM-FFI
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+**TVM-FFI (Foreign Function Interface)** 是 Apache TVM 项目提出的开放应用二进制接口（ABI）和 FFI 标准，旨在解决机器学习系统生态割裂与互操作性难题。它通过定义稳定的 C ABI 和利用 DLPack 协议，实现了不同框架与底层编译器之间的高效连接。
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+### 核心特性
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+1. **开放的 ABI 标准**
+   - 定义统一的应用二进制接口（ABI），使不同编译器可以遵循同一套调用规范
+   - 支持跨语言、跨平台的函数调用
+   - 提供稳定的接口契约，降低版本兼容性问题
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+2. **零拷贝数据传递**
+   - 基于 DLPack 协议实现张量数据的零拷贝传递
+   - 支持 PyTorch、JAX、NumPy 等框架间的无缝数据交换
+   - 减少内存拷贝开销，提升性能
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+3. **统一的张量表示**
+   - 提供 `Tensor` 和 `TensorView` 等统一的数据结构
+   - 标准化张量的元数据（形状、数据类型、设备等）
+   - 简化不同框架间的张量转换逻辑
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+4. **模块化设计**
+   - 支持 AOT（Ahead-of-Time）编译的模块加载
+   - 提供 `call_tvm_ffi` 原语用于调用符合 ABI 的函数
+   - 支持动态模块加载和运行时调用
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+### 技术原理
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+TVM-FFI 的核心技术栈包括：
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+- **C ABI 层**：提供稳定的 C 语言应用二进制接口，确保跨平台兼容性
+- **DLPack 协议**：实现张量数据的零拷贝传递，支持多种框架
+- **FFI 机制**：通过 Foreign Function Interface 实现跨语言调用
+- **模块系统**：支持编译后的模块动态加载和执行
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+### 解决的问题
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+在机器学习系统生态中，存在以下痛点：
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+1. **框架割裂**：PyTorch、JAX、TensorFlow 等框架各自为政，数据交换需要多次转换
+2. **编译器集成复杂**：每个编译器都有独特的接口，集成成本高
+3. **性能损失**：框架间数据转换带来额外的内存拷贝开销
+4. **维护困难**：多套接口标准导致代码重复和维护成本高
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+TVM-FFI 通过统一的 ABI 和 FFI 标准，有效解决了这些问题。
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+### 在 GraphNet 中的价值
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+GraphNet 作为张量编译器的基准测试框架，需要：
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+- **测试多种编译器**：CINN、TorchInductor、TVM、TensorRT、XLA、BladeDISC 等
+- **处理多框架数据**：PyTorch、JAX 等框架的计算图
+- **标准化接口**：为不同编译器提供统一的调用方式
+- **性能优化**：减少数据转换开销，提高基准测试效率
+
+引入 TVM-FFI 可以：
+- ✅ 统一不同编译器的调用接口
+- ✅ 实现零拷贝的张量数据交换
+- ✅ 简化新编译器的集成流程
+- ✅ 提高基准测试的公平性和可重复性
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+## 集成价值
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+基于 TVM-FFI 的核心特性，在 GraphNet 中引入 TVM-FFI 可以带来以下具体价值：
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+### 1. 统一张量表示与跨框架互操作
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+**现状问题**：
+- GraphNet 需要处理来自 PyTorch、JAX 等不同框架的计算图
+- 不同框架的张量格式不统一，需要多次转换
+- 数据转换带来额外的内存拷贝和性能开销
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+**TVM-FFI 解决方案**：
+- **零拷贝数据传递**：通过 DLPack 协议实现框架间的零拷贝张量传递，显著减少内存开销
+- **统一张量表示**：使用 `Tensor` 和 `TensorView` 标准化处理不同框架的张量，简化转换逻辑
+- **简化数据交换**：在不同编译器后端间传递张量时无需多次格式转换
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+**实际收益**：
+- 减少基准测试中的数据传输开销
+- 提高多框架数据处理的效率
+- 降低数据转换带来的性能损失
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+### 2. 编译器集成的标准化接口
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+**现状问题**：
+- GraphNet 需要测试多种编译器（CINN、TorchInductor、TVM、TensorRT、XLA、BladeDISC 等）
+- 每个编译器都有独特的调用接口和集成方式
+- 新增编译器后端需要大量定制化代码
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+**TVM-FFI 解决方案**：
+- **标准 ABI 接口**：所有符合 tvm-ffi ABI 的编译器都可以通过统一接口调用
+- **call_tvm_ffi 原语**：提供标准化的函数调用方式，无需了解各编译器的具体实现
+- **模块 API**：统一的模块加载和运行接口，支持 AOT 编译的模块
+- **跨语言支持**：通过 C ABI 实现跨语言调用，支持更多编译器生态
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+**实际收益**：
+- 新编译器集成成本降低 50% 以上（预估）
+- 统一的调用接口提高代码可维护性
+- 更公平的编译器性能对比（消除接口差异带来的性能影响）
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+### 3. 简化新编译器后端的集成
+
+**现状问题**：
+- 每个新编译器都需要实现完整的 `GraphCompilerBackend` 接口
+- 需要处理框架特定的张量转换逻辑
+- 集成代码重复度高，维护成本大
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+**TVM-FFI 解决方案**：
+- **ABI 标准化**：新编译器只需遵循 tvm-ffi ABI 即可接入
+- **统一适配层**：通过统一的张量适配器处理数据转换
+- **最小化集成代码**：只需实现基本的模块加载和函数调用逻辑
+
+**实际收益**：
+- 新编译器集成时间从数周缩短到数天
+- 减少重复代码，提高代码质量
+- 降低长期维护成本
+
+### 4. 提升基准测试的公平性和可重复性
+
+**额外价值**：
+- **统一的调用路径**：所有编译器使用相同的调用接口，消除接口差异带来的性能偏差
+- **标准化的数据流**：统一的数据转换路径确保测试结果的公平性
+- **更好的可重现性**：标准接口使测试结果更容易在不同环境中重现
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+## 架构设计
+
+### 集成层次
+
+```
+┌─────────────────────────────────────────┐
+│      GraphNet Test Framework           │
+├─────────────────────────────────────────┤
+│   Unified Tensor Exchange Layer         │  ← 基于 tvm-ffi/DLPack
+│   (tvm_ffi_tensor_adapter.py)           │
+├─────────────────────────────────────────┤
+│   Compiler Backend Interface            │
+│   (graph_compiler_backend.py)           │
+├─────────────────────────────────────────┤
+│   TVM-FFI Backend                       │  ← 新增
+│   (tvm_ffi_backend.py)                  │
+├─────────────────────────────────────────┤
+│   Other Backends (TVM, XLA, etc.)       │
+└─────────────────────────────────────────┘
+```
+
+### 核心组件
+
+1. **统一张量适配器** (`tvm_ffi_tensor_adapter.py`)
+   - 提供基于 DLPack 的张量转换工具
+   - 支持 PyTorch、NumPy、JAX 等框架的张量互转
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+2. **TVM-FFI 后端** (`tvm_ffi_backend.py`)
+   - 实现 `GraphCompilerBackend` 接口
+   - 支持调用符合 tvm-ffi ABI 的编译函数
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+3. **增强的 TVM 后端** (`tvm_backend.py`)
+   - 可选：使用 tvm-ffi 增强现有 TVM 后端
+
+
+## 参考资料
+
+- [TVM-FFI ](https://github.com/apache/tvm-ffi)