MLIR官方文档PDF版（含书签）

简介：
《MLIR官方文档PDF版（含书签）》为机器学习编译器接口提供了详细的指南和参考，便于深入理解与应用MLIR技术。 MLIR（Multi-Level Intermediate Representation）是一种创新的编译器基础设施构建方法，旨在解决软件碎片化问题，并提升对异构硬件的支持效率。它显著降低了开发领域特定编译器的成本，并促进现有编译器之间的连接与整合。 MLIR的设计使其能够表示数据流图（如TensorFlow中的图形），包括动态形状、用户可扩展的操作生态及TensorFlow变量等特性，从而适用于处理复杂的深度学习模型并允许对这些模型进行优化。它支持针对此类图表的典型优化和转换，例如节点融合、循环交换和展开等操作。 此外，MLIR具备高性能计算风格的循环优化能力，如内核融合、内存tiling及数据布局变换，并能执行代码生成中的“降低”转换，包括DMA插入、显式缓存管理以及针对1D和2D寄存器架构的向量化。它还特别考虑了目标特定操作，这对于跨平台硬件优化至关重要。 对于深度学习图形，MLIR支持量化和其他图形转换步骤，在训练和部署模型时不可或缺。这些功能可以减小模型大小、提高推理速度并保持精度水平。 MLIR还包括多面体原语，使其能够进行基于规则的调度及高级别的优化，并用于硬件合成工具或高速电路设计中，为硬件级别的优化提供便利条件。 投资于MLIR基础设施意味着可以在多个编译阶段和应用领域共享与重用技术。这降低了开发新编译器和技术栈的复杂性，并促进了不同技术和框架之间的协作。通过使用MLIR，开发者可以更容易地构建并扩展支持各种计算需求的系统，无论是传统CPU、GPU还是定制AI加速器。 总之，MLIR是编译器领域的一项重要创新成果，提供了一个灵活且可扩展的中间表示层来适应多样化的计算任务和硬件平台。整合与优化不同层次的编译过程后，它有望成为未来软件编译及硬件优化的核心技术之一。