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MLIR

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ONNX MLIR应用示例（含源码链接）

ONNX MLIR应用示例（含源码链接） 开放式神经网络交换在MLIR中的实现 (http://onnx.ai/onnx-mlir/)。      Prebuilt Containers 开始使用ONNX-MLIR的一个简单方法是使用预构建的docker映像。这些映像是在主干上成功合并生成的结果。最新的图像代表主干的顶端。目前，Docker Hub中保

【从零开始学深度学习编译器】十七，MLIR ODS要点总结下篇

前言 这一节在【从零开始学深度学习编译器】十六，MLIR ODS要点总结上篇 的基础上补充完整了ODS的要点。约束和属性的定义都是MLIR中相当重要的元素，至于类型的定义个人认为了解即可，等到我们需要自定义类型的时候再仔细研究。最后MLIR的语法比较晦涩，初学者可以借助mlir-tblgen来

【从零开始学深度学习编译器】十五，MLIR Toy Tutorials学习笔记之Lowering到LLVM IR

0x0. 前言 在上一节中，我们将Toy Dialect的部分Operation Lowering到Affine Dialect，MemRef Dialect和Standard Dialect，而toy.print操作保持不变，所以又被叫作部分Lowering。通过这个Lowering可以将Toy Dialect的Operation更底层的实现逻辑表达出来，以寻求更多的优化机会，得到更好

MLIR与Code Generation

MLIR与Code GenerationMLIR多级中间表示MLIR 项目是一种构建可重用和可扩展编译器基础架构的新方法。MLIR 旨在解决软件碎片问题，改进异构硬件的编译，显着降低构建特定领域编译器的成本，帮助将现有编译器连接在一起。MLIR作用MLIR 旨在成为一种混合 IR，可以在统一的基础架构中，支持多种

MLIR中间表示与编译

MLIR中间表示与编译 概述 目前深度模型的推理引擎按照实现方式大体分为两类： 解 解释型推理引擎： 一般包含模型解析器，模型解释器，模型优化器。 模型解析器负责读取和解析模型文件，转换为适用于解释器处理的内存格式； 模型优化器负责将原始模型变换为等价的、但具有更快的推理速度

MLIR: 编译器基础架构重定义

MLIR: 编译器基础架构重定义 MLIR（多级中间表示）是语言（如 C）或库（如 TensorFlow）与编译器后端（如 LLVM）之间的中间表示 (IR) 系统。允许不同语言的不同编译器堆栈之间的代码重用以及其他性能和可用性优势。 MLIR 由Google开发为一个开源项目，主要是为了改进 TensorFlow 在不同后端的支持，但