MLIR项目是一种构建可重用和可扩展编译器基础架构的新方法。MLIR旨在解决软件碎片化问题,改进异构硬件的编译,显著降低构建特定领域编译器的成本,并有助于将现有编译器连接在一起。 Torch-MLIR 多个供应商使用MLIR作为中间层,将PyTorch、JAX、TensorFlow等平台框架映射到MLIR,然后逐步下译到目标硬件。已经看到了从PyTorch到...
MLIR项目是一种构建可重用和可扩展编译器基础架构的新方法。MLIR旨在解决软件碎片化问题,改进异构硬件的编译,显著降低构建特定领域编译器的成本,并有助于将现有编译器连接在一起。 Torch-MLIR 多个供应商使用MLIR作为中间层,将PyTorch、JAX、TensorFlow等平台框架映射到MLIR,然后逐步下译到目标硬件。已经看到了从PyTorch到...
4.1.加载tpu-mlir 以下操作需要在Docker容器中。关于Docker的使用, 请参考启动Docker Container。 1$ tar zxf tpu-mlir_xxxx.tar.gz2$sourcetpu-mlir_xxxx/envsetup.sh envsetup.sh会添加以下环境变量: 表4.1环境变量 变量名 值 说明 TPUC_ROOT ...
torch mlir架构图 MLIR的public meeting是选取自mlir官方网站的:https://mlir.llvm.org/talks/。如果你对这个网站上的某个会议感兴趣,你可以在B站评论区提出,我们或许会考虑翻译和制作对应会议的视频。 Torch MLIR公开会议翻译视频-上
在Buffer Graph上进行优化,这层优化基于Low-Level的IR,包括LHLO、LLVM IR和多种MLIR的dialect。 多后端:支持OpenXLA和阿里自研的BladeDISC两种编译后端; Lowering和Codegen:将上层的StableHLO Lowering成LHLO和多种MLIR的dialect,并在各级Lowering过程中进行优化,最终表达为LLVM IR,通过LLVM生成针对硬件的优化代码; Cust...
在Buffer Graph上进行优化,这层优化基于Low-Level的IR,包括LHLO、LLVM IR和多种MLIR的dialect。 多后端:支持OpenXLA和阿里自研的BladeDISC两种编译后端; Lowering和Codegen:将上层的StableHLO Lowering成LHLO和多种MLIR的dialect,并在各级Lowering过程中进行优化,最终表达为LLVM IR,通过LLVM生成针对硬件的优化代码; ...
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使用benchmark以启动CUDNN_FIND自动寻找最快的操作,当计算图不会改变的时候(每次输入形状相同,模型不改变)的情况下可以提高性能,反之则降低性能 机器学习AI算法工程 2020/06/17 2.3K0 【连载】OpenAITriton MLIR 第二章 Batch GEMM benchmark blocksize开发性能优化 通过前两章对于triton的简单介绍,相信大家已经能够...
Lowering和Codegen:将上层的StableHLO Lowering成LHLO和多种MLIR的dialect,并在各级Lowering过程中进行优化,最终表达为LLVM IR,通过LLVM生成针对硬件的优化代码; Custom Call:High-Level IR自动Pattern rewrite的优化kernel,通过custom call调用。 5. 实践案例和性能 ...