Moore's Law与机器学习：MLIR编译器基础设施在CGO研讨会上的探讨

"MLIR C4ML CGO Workshop Talk.pdf - MLIR Primer：一种针对摩尔定律终结的编译器基础设施" 在CGO 2019的机器学习编译器工作坊上，Chris Lattner和Jacques Pienaar介绍了MLIR（多层中间表示）这一新的编译器基础设施，它是应对摩尔定律逐渐失效挑战的一种解决方案。MLIR旨在为异构、分布式、移动设备以及定制ASICs等不同加速器提供一个抽象层。这一工作的目标是服务于TensorFlow社区，尤其是其广泛的编程APIs和对多种语言的支持。 TensorFlow作为一个开源项目，为不同的人提供了许多功能，包括编译器。其作为通用系统，需要支持张量问题的全范围，因此不能做出简化假设。这就提出了一个问题：既然已有LLVM和其他优秀的编译器基础设施，为什么还需要MLIR？ LLVM生态系统包含了Clang编译器、LLVM IR（中间表示）和Machine IR，以及用于C、C++、Objective-C、CUDA、OpenCL和汇编的AST（抽象语法树）。这些都是静态单一赋值形式的IR，具有不同的抽象层次。然而，它们在处理机器学习和张量运算时可能不够灵活，因为这些运算通常涉及大量的并行性和跨硬件平台的优化。 MLIR的设计理念在于提供一个多级别的中间表示，允许编译器在不同的抽象层次上进行优化，同时支持领域特定语言（DSL）的嵌入。这使得在编译过程中可以更早地进行高级优化，并且更容易地集成到现有编译流水线中。此外，MLIR的模块化设计允许为不同的硬件后端定制优化，适应硬件的特定特性和性能需求。 对于机器学习来说，MLIR提供了一个统一的框架，可以将模型的计算图表示与底层硬件的指令集紧密关联起来。这样，编译器就能更好地理解和优化深度学习模型的计算流程，从而提高运行效率和能耗比。在面临硬件性能提升速度放缓的背景下，MLIR这样的编译器基础设施对于实现高效、可移植的机器学习代码至关重要。 总结来说，MLIR是针对现代机器学习需求而设计的新型编译器基础设施，它弥补了传统编译器在处理复杂并行运算和跨平台优化上的不足，尤其适合处理与摩尔定律终结相关的挑战。通过提供多层次的中间表示，MLIR能够支持TensorFlow这样的系统更高效地利用各种硬件资源，从而推动机器学习领域的持续发展。