【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】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】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】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。