MLIR 编译优化框架

项目概述

MLIR (Multi-Level Intermediate Representation) 是一个用于构建可重用和可扩展编译器基础设施的创新框架。本项目旨在基于 MLIR 开发一个先进的编译优化框架，专注于深度学习模型的优化和部署。

主要目标

1. 多层次优化
   • IR 层次间的优化转换
   • 算子融合与图优化
   • 自动并行化策略
2. 多后端支持
   • CPU/GPU 统一后端生成
   • 异构设备协同计算
   • 针对性能能耗平衡的调度
3. 自动优化系统
   • 基于机器学习的优化策略搜索
   • 自适应编译优化流程
   • 性能评估与反馈优化

技术路线

1. Phase 1: 基础框架搭建
   • MLIR 开发环境配置
   • 基本 Pass 实现
   • 测试框架搭建
2. Phase 2: 优化策略实现
   • 算子融合优化
   • 内存分配优化
   • 并行化策略实现
3. Phase 3: 自动优化系统
   • 优化策略搜索
   • 性能分析系统
   • 优化效果评估

预期成果

1. 完整的 MLIR 优化框架
2. 支持主流深度学习模型的优化
3. 显著的性能提升效果
4. 完善的文档和示例