MLIR編譯器原理與實踐

吳建明，上海交通大學模式識別與智能系統專業博士畢業。長期從事人工智能芯片設計，尤其擅長TVM/LLVM編譯器、AI框架、自動駕駛、芯片制造，嵌入式系統等領域的理論研究與技術創新。長期在一線工作，包括產品設計與代碼實現等，主持和參與過30多項產品的研發。還參與過 自然科學基金、上海市科委項目，並在核心期刊公開發表過8篇論文，其中6篇是 作者。

第1章 用MLIR構建編譯器
1.1 MLIR概述
1.2 通過創建引入MLIR：一種Toy方言
1.2.1 構建一種Toy方言
1.2.2 異構編譯器
1.2.3 根據算力調整目標
1.2.4 MLIR概述
1.3 Toy方言IR表示
1.4 Toy方言 轉化
1.4.1 接口
1.4.2 Toy方言形狀推理
1.4.3 形狀推理
1.5 方言下譯到LLVM
1.6 ARM指令SVE、SME在MLIR中的實現方式
1.6.1 MLIR基本概念
1.6.2 方言子模塊構成
1.6.3 方言操作
1.6.4 什麼是區域
1.6.5 SVE在MLIR中的實現
1.7 ARM上的矩陣乘法
1.7.1 向量的外積
1.7.2 SVE模式流
1.7.3 SME ZA存儲
1.7.4 SME的實現
1.8 MLIR與LLVM中的Affine指的是什麼
1.9 MLIR在Magma開源軟件平臺中的應用
1.9.1 Magma背景
1.9.2 Python Magma系統
第2章 MLIR編譯器基礎
2.1 MLIR語言參考
2.1.1 高層結構
2.1.2 MLIR符號
2.1.3 MLIR作用域
2.1.4 控制流與SSACFG作用域
2.1.5 類型系統
2.1.6 方言類型
2.2 MLIR方言及運行分析
2.2.1 MLIR簡介
2.2.2 常見的IR表示系統
2.2.3 MLIR歷史
2.3 方言及運行詳解
2.3.1 方言基本概念
2.3.2 運行機構拆分
2.3.3 創建新的方言操作
2.3.4 加載到MLIR上下文中
2.3.5 定義算子
2.3.6 創建方言流程總結（使用ODS）
2.4 MLIR運算與算子
2.4.1 MLIR運算與算子概述
2.4.2 運算類（Operation）
2.4.3 算子類（Op）
2.4.4 MLIR OpBase.td算子類的作用
2.4.5 MLIR運算的構建之路
2.4.6 MLIR TableGen後端生成算子代碼
2.5 MLIR的初步知識
2.6 MLIR部署流
2.6.1 MLIR部署流程
2.6.2 MLIR應用模塊
2.7 MLIR框架概覽
2.8 MLIR基本數據結構
2.8.1 MLIR基本概念
2.8.2 MLIR源代碼目錄
2.8.3 MLIR簡易UML類圖
2.8.4 開發中用到的具體數據結構
2.9 MLIR出現的背景與提供的解決方案
2.9.1 背景與演進概述
2.9.2 解決方案
2.10 機器學習編譯器：MLIR方言體系
2.10.1 基礎組件
……
第3章 MLIR編譯器功能模塊
第4章 MLIR方言技術
第5章 TPU-MLIR開發技術分析
第6章 MLIR中間表示與編譯器框架
第7章 MLIR代碼生成技術
第8章 MLIR的後端編譯過程
第9章 Buddy-MLIR工程技術解析
0章 TPU-MLIR開發實踐
1章 IREE編譯流程與開發實踐
MLIR是一個新型的AI編 譯器，被廣泛應用於各種產 品研發中，在企業與學術研 究中有很大的影響，但是， 目前 外還找不到MLIR 專著，本書試圖彌補這個空 缺。 本書全面解析MLIR的主 要功能，幫助讀者理解 MLIR工作原理，以及使用 MLIR對深度學習與機器學 習進行優化與部署。全書共 11章，包括用MLIR構建編 譯器、MLIR編譯器基礎、 MLIR編譯器功能模塊、 MLIR方言技術、TPU-MLIR 開發技術分析、MLIR中間 表示與編譯器框架、MLIR 代碼生成技術、MLIR的後 端編譯過程、Buddy-MLIR 工程技術解析、TPU-MLIR 開發實踐與IREE編譯流程 與開發實踐。各章除了包含 重要的知識點和實踐技能外 ，還配備了精心挑選的典型 案例。 本書適合從事AI算法、 軟件、編譯器及硬件開發等 相關的工程技術人員、科研 工作人員、高校師生、技術 管理人員等閱讀，也可以作 為高等院校編譯器相關專業 的參考用書。