MLIR-HLO：打造独立编译器，提升XLA线性代数运算效率

资源摘要信息:"MLIR-HLO是一个基于MLIR（多级中间表示）的独立“HLO”编译器。HLO（High-Level Optimizer）是高层次优化的缩写，它通常是指在深度学习模型编译过程中使用的中间语言或中间表示形式，用于表示和优化计算图。MLIR（Multi-Level Intermediate Representation）是Google开发的一种新的编译器基础设施，其设计目标是简化和统一不同层次的编译器中间表示和转换流程。 该编译器有两个主要的代码来源，即规范的实现和独立的存储库。规范的位置允许用户通过GitHub的pull-requests机制做出贡献，这意味着用户可以参与到该编译器的发展过程中。独立存储库的存在，使得其他项目能够使用MLIR-HLO代码，而无需依赖整个TensorFlow monorepo，从而降低了项目的耦合度，提高了代码的复用性。 MLIR-HLO编译器的目的是为基于XLA（Accelerated Linear Algebra）启发的线性代数运算提供独立的编译器。XLA是TensorFlow用来优化和加速线性代数运算的编译器，而MLIR-HLO则是在MLIR框架下，为这一类运算提供的独立编译器支持。这样的编译器可以独立于TensorFlow和XLA进行工作，提供端到端的编译流程，但同时可以在TensorFlow和XLA项目中得到应用。 在编码实践和约定方面，MLIR-HLO遵循其所在存储库的指导方针，这表明该项目在技术上是开放和协作的，并且作为技术发展的一部分，为上游技术的孵化提供了支持。 快速入门指南说明了如何在Linux环境下构建和测试MLIR-HLO编译器。说明强调，这些步骤在Linux上是有效的，但用户可能需要根据自己的平台做出相应的调整。构建过程需要用户克隆LLVM/MLIR的git存储库，这暗示了MLIR-HLO编译器与LLVM/MLIR项目紧密相关，依赖于这些项目提供的工具和库。通过确保LLVM存储库中的源代码是可用的，用户可以开始编译MLIR-HLO编译器，并进行进一步的开发和测试工作。 在理解了MLIR-HLO编译器的基本概念之后，我们可以看到它在现代编译器基础设施中的重要性。MLIR-HLO不仅是TensorFlow生态系统的补充，也是编译器理论和实践领域中的一次重要尝试。通过将线性代数运算的优化独立出来，MLIR-HLO为研究和开发提供了更大的灵活性和可能性。此外，其设计和实现原则，即减少依赖和鼓励贡献，体现了开源社区的协作精神和创新动力。"