【编译器工程与 MLIR】MLIR 全景图与设计哲学
从 Module-Operation-Region-Block 四层结构出发，系统讲解 MLIR 的三条核心设计原则：渐进降阶、方言可组合性、基础设施复用，配合 IREE、CIRCT、Torch-MLIR 等实际案例建立心智模型。
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【编译器工程与 MLIR】环境搭建与第一个 MLIR 程序
从零构建 LLVM/MLIR 工程，用 mlir-opt 理解 .mlir 文本表示，运行规范化 Pass 并逐行解读转换结果，建立从命令行到 IR 变换的直觉。
【编译器工程与 MLIR】操作、方言与 IR 的 C++ 表示
深入 Operation、Op、Value、Block、Region 的 C++ 内存布局与继承体系：CRTP 模板包装、SSA 值的两种来源、Use 链表的遍历方法。这是后续所有 Pass 写作的基础。
【编译器工程与 MLIR】类型系统与属性
解析 MLIR 的类型体系：内建类型（Integer、Float、Tensor、MemRef）与自定义方言类型的注册机制；区分 Type 与 Attribute 的设计意图；通过 OpBuilder 理解类型和属性在 IR 构造中的实际角色。
【编译器工程与 MLIR】表驱动定义：ODS 与声明式编程
深入 MLIR 的 Operation Definition Specification (ODS) 和 TableGen 工具链：从 .td 定义到自动生成的构建器、验证器、解析/打印器代码，理解声明式 IR 定义如何减少 80% 样板代码。
【编译器工程与 MLIR】Region 与 Block：IR 的控制流骨架
解析 MLIR 的嵌套区域控制流表示：Block 参数替代 phi 节点的设计动机、Region 的 SSACFG 与 Graph 两种类型、结构化控制流的表示能力，以及与 LLVM 经典 SSA 形式的对比。
【编译器工程与 MLIR】Pass 管理与分析
详解 MLIR 的 Pass 基础设施：OperationPass 与 ModulePass 的分类与适用场景、Pass 依赖管理与流水线构建、Pass 选项系统、多线程执行模型，以及 mlir-opt 的调试命令。
【编译器工程与 MLIR】模式重写与规范化框架
深入 MLIR 的模式重写引擎：RewritePattern 的驱动模型、matchAndRewrite 的匹配与替换协议、规范化（Canonicalization）规则的编写、折叠与代数简化的最佳实践，以及 GreedyPatternRewriteDriver 的工作机制。
【编译器工程与 MLIR】方言转换与渐进降阶策略
系统讲解 MLIR 的方言转换框架：TypeConverter 的类型映射、ConversionTarget 的合法性检查、完整转换与部分转换的适用边界、以 linalg bufferization 为例展示渐进降阶的实现模式。
【编译器工程与 MLIR】张量中端：Tensor 与 Linalg 方言
解析 AI 编译的核心抽象层：Tensor 方言的不可变语义与操作、Linalg 方言的结构化操作（逐元素、归约、收缩）及其通用表示 linalg.generic，以矩阵乘法为例展示从高层表示到底层循环的完整降阶路径。
【编译器工程与 MLIR】循环分析与变换：Affine 与 SCF
深入 MLIR 的循环层表示：Affine 方言的仿射约束与依赖分析、与多面体（Polyhedral）模型的联系、SCF 方言的结构化控制流，以及从 affine.for 到 scf.for 的降阶过程。
【编译器工程与 MLIR】面向异构硬件的代码生成
解析 MLIR 的 GPU 代码生成框架：GPU 方言的层次化并行模型（Block/Thread/Memory）、gpu.launch 的语义、SPIR-V 出口路径、内存层次抽象与 tiling 策略，以及与 Triton、IREE 的协作关系。
【编译器工程与 MLIR】与 AI 框架的接口设计
系统比较 PyTorch（Torch-MLIR）、TensorFlow（MHLO）、JAX（StableHLO）、ONNX（ONNX-MLIR）四种 AI 框架到 MLIR 的桥接方案：各自的 IR 翻译路径、方言映射方式和复用关系，分析 StableHLO 作为跨框架统一 IR 的地位与局限。
【编译器工程与 MLIR】从零构建一个微型 Tensor DSL
手把手构建一个领域专用的微型 Tensor DSL：自定义方言、用 ODS 定义操作、写模式重写和方言转换 Pass、生成 LLVM IR 并 JIT 执行。在一个项目中走完 MLIR 编译链的完整闭环。
【编译器工程与 MLIR】调试与分析工作流
MLIR 编译开发的实用工具箱：mlir-opt 的流水线诊断、IR dump 与 Pass 前后对比、mlir-tblgen 的使用方法、Pass 崩溃定位与 reproducer 生成、性能剖析与 IR 可视化工具的完整操作指南。
【编译器工程与 MLIR】在实际框架中集成 MLIR（以 IREE 为例）
以 IREE 为实例，展示 MLIR 在实际 AI 编译器项目中的集成方式：编译流程剖析、HAL 运行时设计、设备驱动抽象、部署到移动端或边缘设备的完整链路。
【编译器工程与 MLIR】总结与未来趋势
全系列收官：回顾 MLIR 的设计哲学如何重塑编译器工程的边界，审视 MLIR 2.0 的社区规划、AI 生成编译器的可能性与陷阱、以及编译器基础设施的开放问题——从方言生态到 DSCO 愿景。
【编译器工程与 MLIR】编译器的挑战与 IR 的裂变
从经典三阶段编译器的局限出发，串联 Halide 的调度分离、XLA 的张量级 IR、TVM 的多级抽象，分析为什么领域专用架构和 AI 编译器的需求正在撕裂传统中间表示，论证 MLIR "元 IR"方案的必然性。
【编译器工程与 MLIR】AI 时代的编译器基础设施
从传统三阶段编译器局限出发，系统讲解 MLIR 的方言设计、渐进降阶与编译器工程方法如何统一 AI 编译器、异构计算与领域专用架构的编译链，覆盖 Operation/Type/Pass/RewritePattern 核心机制到 Tensor/Linalg/Affine/GPU 方言实战。