mlir多級中間表示概述
mlir專案是構建可重用和可擴充套件的編譯器基礎設施的一種新方法。mlir旨在解決軟體碎片化問題，改進異構硬體的編譯，顯著降低構建特定領域編譯器的成本，並幫助將現有編譯器連線在一起。
more resources
l llvm論壇的mlir部分有任何問題。
l llvm不一致伺服器mlir通道的實時討論。
l 之前的會談。
另請參閱tensorflow mlir sig，它每週組織一次關於mlir的公眾「公開設計會議」。
what is mlir for?
mlir旨在成為乙個混合ir，它可以在乙個統一的基礎設施中支援多種不同的需求。例如，這包括：
l 表示資料流圖的能力（例如在tensorflow中），包括動態形狀、使用者可擴充套件的運算元生態系統、tensorflow變數等。
l 以適合優化的形式表示ml運算元的核心。
l 能夠跨核心託管high-performance-computing-style高效能計算風格的迴圈優化（融合、迴圈交換、並行tiling等），並轉換資料的記憶體布局。
l **生成「降低」轉換，如dma插入、顯式快取管理、記憶體平鋪和一維和二維暫存器架構的向量化。
l 能夠代表target-specific目標的運算元，例如accelerator-specific high-level加速器特定的高階運算元。
l 在深度學習圖上進行的量化和其他圖形轉換。
mlir是一種通用的ir，它還支援特定於硬體的操作。因此，對圍繞mlir的基礎結構的任何投資（例如，在其上工作的編譯器通行證）都應該產生良好的回報；許多目標可以使用該基礎結構並從中受益。
mlir是乙個強大的代表，但它也有非目標。不支援低階機器**生成演算法（如暫存器分配和指令排程）。它們更適合於較低階別的優化器（如llvm）。而且，不希望miir是終端使用者自己編寫核心（類似於cuda c++）的源語言。另一方面，mlir為表示任何此類dsl並將其整合到生態系統中提供了主幹。
編譯器基礎結構
在建立mlir時，受益於從構建其他irs（llvm ir、xla hlo和swift sil）中獲得的經驗。mlir框架鼓勵現有的最佳實踐，例如編寫和維護ir規範，構建ir驗證器，提供將mlir檔案轉儲並解析為文字的能力，使用filecheck工具編寫大量的單元測試，以及將基礎結構構建為一組可以以新方式組合的模組化庫。
其它的優點也被巧妙地融入到設計中。例如，llvm存在一些不明顯的設計錯誤，這些錯誤會阻止多執行緒編譯器同時處理llvm模組中的多個函式。mlir通過限制ssa作用域來減少使用def鏈，並用顯式符號引用替換跨函式引用來解決這些問題。
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