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商品描述
本書由 頭部科技企業 編譯器專家團隊傾力撰寫,凝練團隊多年深耕MLIR的研究成果與工程實踐經驗。其主要設計思路如下。系統闡釋MLIR核心原理與基礎概念,全景梳理各方言間的層級關系與協同機制,並深入探討針對不同計算場景的優化策略。為強化實戰能力,以OpenAI Triton為標桿案例,細致解構其基於MLIR的實現流程與工程細節,幫助讀者深度理解MLIR代碼體系,從容應對實際業務開發挑戰。<br />3)以60餘幅手繪架構/流程圖、270餘段精講代碼為脈絡,由淺入深地剖析MLIR技術體系,助力讀者快速建立認知框架。具體而言,本書共15章,分為4部分。 部分為MLIR基礎知識( ~7章),系統講解MLIR的核心概念與底層機制,是理解後續內容的基石。第二部分為MLIR方言詳解(第8~12章),全面梳理MLIR生態中的核心方言體系,帶領讀者了解其強大的表達能力與優化潛力。第三部分為MLIR實戰項目剖析(即 3章),以OpenAI的Triton DSL為例,系統剖析MLIR的設計理念及其編譯優化與降級流程。第四部分為MLIR中的數學知識與應用( 4~15章),介紹實現MLIR 優化的理論基礎。
作者簡介
彭成寒:AI編譯器與虛擬機技術專家,目前專註於LLVM、MLIR相關的AI編譯器研究,並在JVM、V8和WebAssembly等虛擬機技術方面有著豐富的研發經驗。深耕IT領域近20年,曾涉足應用軟件和大數據開發等多個領域,並著有《深入理解LLVM:代碼生成》《JVM G1源碼分析和調優》《新一代垃圾回收器ZGC設計與實現》《深入探索JVM垃圾回收:ARM服務器垃圾回收的挑戰和優化》等重要領域專著。
俞佳嘉:華為編譯器與編程語言實驗室鴻蒙開發者生態構建技術首席專家。擁有10餘年底層技術研發經驗,曾在Intel、Microsoft、華為等公司從事過編譯器、虛擬機、指令翻譯等相關研發工作,並深入參與了Intel Houdini、華為方舟編譯器等產品的核心研發工作。
李靈:從事AI編譯器研發工作,擁有7年編譯器和虛擬機相關研發工作經驗,曾深度參與多項LLVM/MLIR編譯器研發工作。<br />李存:從事AI編譯器相關工作,擁有6年體系結構相關底軟研發經驗,曾深度參與龍芯中科二進制翻譯器、華為AI編譯器項目。
