【编译器与 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。
Linux 内核、存储与网络、可观测性、系统架构与大模型基础设施的工程笔记:机制拆解、踩坑复盘与可核对证据,少空谈。
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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。
从三阶段编译器局限出发,系统讲解 MLIR 方言、渐进降阶与 Pass 基础设施,覆盖 Tensor/Linalg/Affine/GPU 到框架桥接的完整编译链。