MLIR 学习笔记 -- IR 和 Dialect 之间的关系

发布时间:2026/10/21 16:10:43

MLIR 学习笔记 -- IR 和 Dialect 之间的关系 MLIR 学习笔记 -- IR 和 Dialect 之间的关系1. 一句话理解2. 什么是 IR3. 什么是 Dialect4. mini dialect 里定义了哪些 op5. IR 和 Dialect 的关系6. 为什么需要 Dialect7. mini.add 和 arith.addi 的区别8. 本 demo 中的完整例子9. 学习时要抓住的关键点IR 不是文本文件本身Dialect 不是一个 passLowering 是 dialect 之间的转换10. 总结生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能丰富你的文章UML图表流程图FLowchart流程图导出与导入导出导入本文结合mini-compilerdemo整理 MLIR 中IR和dialect的关系。摘要本文结合mini-compiler教学 demo深入浅出地讲解了 MLIR 中 IR中间表示与 Dialect方言的概念及其关系。文章从一句话理解入手逐步拆解了什么是 IR、什么是 Dialect并通过自定义minidialect 的实例展示了如何定义 operation、进行 lowering 转换。最后总结了学习 MLIR 的关键要点帮助读者建立从源语言到低层 IR 的完整认知链路。1. 一句话理解IR 是编译器内部表示程序的中间形式。 Dialect 是 MLIR 中定义一组 operation/type/attribute 语义的机制。在这个 demo 里数据流的转换过程如下.mini 源码 - AST - mini dialect MLIR - arith func dialect MLIR也就是说整个流程可以概括为.mini是源语言。AST 是 parser 之后的语法树。mini.*是我们自己定义的高层 MLIR IR。arith.*/func.*是 lowering 后更标准、更低层的 MLIR IR。2. 什么是 IRIR 是 Intermediate Representation中间表示。源代码var x a 1;经过mini-cc --emitmini后会变成%0 mini.constant 1 %1 mini.add %arg0, %0 : i32这就是 IR。它比源代码更适合编译器处理因为每一步计算都变成了明确的 operation。每个中间结果都是 SSA value例如%0,%1。每个值都有明确类型例如i32。后续优化和 lowering pass 可以直接匹配、分析、替换这些 operation。3. 什么是 DialectDialect 可以理解为 MLIR 里的方言或子语言。MLIR 核心只定义通用结构Operation Region Block Value Type Attribute但具体有哪些 operation不是 MLIR 核心写死的而是由 dialect 定义。例如mini.add - mini dialect arith.addi - arith dialect func.func - func dialect scf.for - scf dialect linalg.matmul - linalg dialect在 demo 里我们定义了一个自定义 dialectmini dialect核心代码def Mini_Dialect : Dialect { let name mini; let summary A small teaching dialect for a complete MLIR compiler demo; let cppNamespace ::mlir::mini; }这表示所有以mini.开头的 operation 都属于minidialect。4. mini dialect 里定义了哪些 op定义位置include/Mini/MiniOps.td本 demo 定义了 4 个 operationmini.constant mini.add mini.mul mini.return例如mini.add的定义def Mini_AddOp : Mini_Opadd, [Pure, SameOperandsAndResultType] { let summary Mini integer addition; let arguments (ins I32:$lhs, I32:$rhs); let results (outs I32:$result); let assemblyFormat $lhs , $rhs attr-dict : type($result); }这段 ODS 定义说明op 名字是mini.add。输入是两个i32。输出是一个i32。Pure表示没有副作用。SameOperandsAndResultType表示输入和输出类型一致。所以它可以打印成%1 mini.add %arg0, %0 : i325. IR 和 Dialect 的关系一个 MLIR module 是一段 IR。这段 IR 可以同时包含多个 dialect 的 operation。例如module { func.func main(%arg0: i32, %arg1: i32) - i32 { %0 mini.constant 1 : i32 %1 mini.add %arg0, %0 : i32 mini.return %1 : i32 } }这里面有多个 dialectmodule - builtin dialect func.func - func dialect mini.constant - mini dialect mini.add - mini dialect mini.return - mini dialect所以关系可以记成IR 是整体程序表示。 Dialect 是 IR 里某一组 operation/type/attribute 的语义集合。 一个 IR 可以混合多个 dialect。换句话说MLIR IR contains operations each operation belongs to a dialect6. 为什么需要 Dialect因为编译器的不同阶段需要不同抽象层级。高层阶段希望保留源语言语义便于进行与语言特性相关的分析和优化mini.add低层阶段希望转成通用标准表示以便与后端如 LLVM对接arith.addi从高层 dialect 到低层 dialect 的转换过程就叫 lowering。在 demo 里lowering pass 实现在lib/Mini/MiniPasses.cpp核心代码structLowerAdd:OpRewritePatternAddOp{LogicalResultmatchAndRewrite(AddOp op,PatternRewriterrewriter)constoverride{autoloweredarith::AddIOp::create(rewriter,op.getLoc(),op.getLhs(),op.getRhs());rewriter.replaceOp(op,lowered.getResult());returnsuccess();}};它把%1 mini.add %arg0, %0 : i32转换成%1 arith.addi %arg0, %0 : i32这就是 dialect 之间转换的具体例子。7. mini.add 和 arith.addi 的区别二者都表示加法但抽象层级不同。mini.add Mini 源语言里的加法 frontend 生成 高层、语言相关 arith.addi MLIR 标准整数加法 lowering 后生成 低层、语言无关真实编译器通常会经历类似路径源语言 dialect - 结构化计算 dialect - buffer/memref/scf/cf dialect - LLVM dialect - LLVM IR / machine code8. 本 demo 中的完整例子源代码var x a 1;ASTVarDecl x Binary Variable a Number 1mini dialect IR%0 mini.constant 1 : i32 %1 mini.add %arg0, %0 : i32lowered IR%c1_i32 arith.constant 1 : i32 %0 arith.addi %arg0, %c1_i32 : i32这个变化过程说明源语言语法 - AST - 高层 IR - 低层 IR9. 学习时要抓住的关键点IR 不是文本文件本身.mlir文件只是 IR 的文本打印形式。实际开发中IR 通常存在于 C 内存对象里例如mlir::ModuleOp mlir::Operation mlir::Value打印出来才变成.mlir文本。Dialect 不是一个 passDialect 定义的是一组 op/type/attr 的语义。Pass 是转换 IR 的过程。在 demo 中mini dialect 定义 mini.add 等 op lower-mini-to-arith pass 把 mini.add 转成 arith.addiLowering 是 dialect 之间的转换Lowering 不是简单地改字符串而是用 MLIR C API 创建新 operation并替换旧 operation。例如arith::AddIOp::create(...)rewriter.replaceOp(...)这是真正修改内存中的 MLIR IR。10. 总结可以用这张表来快速回顾核心概念概念在 demo 中的例子作用源语言.mini用户写的程序ASTVarDecl,Binary,Returnparser 后的结构化语法树IR.mlir打印出来的 module编译器中间表示Dialectmini,arith,func一组 operation/type/attribute 的语义集合Operationmini.add,arith.addiIR 中的具体计算单元最终记忆IR 是程序的中间表示。 Dialect 是 IR 中 operation/type/attribute 的语义集合。 一个 IR 可以混合多个 dialect。 编译器通过 lowering pass 把高层 dialect 逐步转换成低层 dialect。生成一个适合你的列表项目项目项目项目1项目2项目3计划任务完成任务创建一个表格一个简单的表格是这么创建的项目Value电脑$1600手机$12导管$1设定内容居中、居左、居右使用:---------:居中使用:----------居左使用----------:居右第一列第二列第三列第一列文本居中第二列文本居右第三列文本居左SmartyPantsSmartyPants 是一个文本转换工具主要功能是将普通的 ASCII 标点符号自动转换为更美观的印刷体标点符号。例如原始符号转换后说明引号“引号”直引号变弯引号单引号‘单引号’直单引号变弯单引号--–两个连字符变短破折号---—三个连字符变长破折号...…三个点变省略号创建一个自定义列表MarkdownText-to-HTMLconversion toolAuthorsJohnLuke如何创建一个注脚一个具有注脚的文本。1注释也是必不可少的Markdown将文本转换为HTML。KaTeX数学公式您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:Gamma公式展示Γ ( n ) ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb NΓ(n)(n−1)!∀n∈N是通过欧拉积分Γ ( z ) ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t . \Gamma(z) \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,.Γ(z)∫0∞​tz−1e−tdt.你可以找到更多关于的信息LaTeX数学表达式here.新的甘特图功能丰富你的文章2014-01-072014-01-092014-01-112014-01-132014-01-152014-01-172014-01-192014-01-21已完成进行中计划一计划二现有任务Adding GANTT diagram functionality to mermaid关于甘特图语法参考 这儿,UML图表可以使用UML图表进行渲染例如下面产生的一个序列图王五李四张三王五李四张三李四想了很长时间, 文字太长了不适合放在一行.你好李四, 最近怎么样?你最近怎么样王五我很好谢谢!我很好谢谢!打量着王五...很好... 王五, 你怎么样?关于UML图表语法参考 这儿,流程图链接长方形圆圆角长方形菱形关于Mermaid语法参考 这儿,FLowchart流程图我们依旧会支持flowchart.js的流程图语法Created with Raphaël 2.3.0开始我的操作确认结束yesno关于Flowchart流程图语法参考 这儿.导出与导入导出如果你想尝试使用此编辑器, 你可以在此篇文章任意编辑。当你完成了一篇文章的写作, 在上方工具栏找到文章导出生成一个.md文件或者.html文件进行本地保存。导入如果你想加载一篇你写过的.md文件在上方工具栏可以选择导入功能进行对应扩展名的文件导入继续你的创作。注脚的解释 ↩︎
延伸阅读

更多相关文章

2026/10/20 17:03:55

实对称矩阵对角化:从理论到Python实现,3步完成正交矩阵P求解

实对称矩阵对角化:正交矩阵P的Python实现与工程应用引言:为什么实对称矩阵对角化如此重要?在数据科学和工程计算领域,实对称矩阵对角化是一项基础但极其关键的技术。想象一下,当你处理高维数据集时,如何快速…

2026/10/21 1:01:08

图解人工智能(83)人工智能前沿-太空探索

查找资料,研究一下日凌现象是怎么回事,并讨论日凌会对天问一号的通信产生什么样的影响,产生这一影响的原因是什么,人工智能如何帮助宇宙飞船克服这一影响。正文已经提及过,鼓励学生查阅资料以准备详实的报告。总体而言…

2026/10/21 10:32:21

江苏镀锌板市场现状分析:如何选择优质贸易伙伴

摘要 随着江苏地区制造业和基础设施建设的蓬勃发展,对高品质镀锌板的需求持续增长。本文将深入探讨当前江苏镀锌板市场的特点、存在的挑战以及如何甄选优质的贸易伙伴。通过构建一个综合评估框架,帮助采购决策者在众多供应商中做出明智的选择。 行业现…

2026/10/21 16:10:37

知识工作插件:轻量级人机协同增强协议

1. 项目概述:这不是插件,而是一套知识工作者的“操作系统增强层” “knowledge-work-plugins”这个标题乍看像某个开源仓库名,但拆开来看—— knowledge work(知识工作) 是现代职场最核心的生产力形态,而…

2026/10/21 16:10:37

Agent Skills:智能体工程化的最小可复用能力单元

1. 项目概述:一个被严重低估的“技能容器”概念“agent-skills”这个词组乍看像技术黑话,但拆开来看——它既不是某个具体开源库的官方命名,也不是某家大厂刚发布的API产品名,而是一个正在快速凝聚共识的设计范式代号。我在过去两…

2026/10/21 16:10:37

PPT抠图去背景全攻略:从删除背景到导出透明PNG

这个需求我太熟了。很多人听到“抠图”第一反应就是打开Photoshop,其实日常办公里超过八成的抠图需求,用PPT自带的“删除背景”功能就能解决,而且速度比你想象中快得多。不光是去掉纯色背景,人物照片、产品截图、Logo素材&#xf…

2026/10/21 16:10:37

技术图表设计规范 diagram-design:从能看懂到长期看懂

深夜,同事往协作群里丢了一张调用关系图,用来解释某个故障排查路径。单独看每个节点都讲得通,但整张图铺开后,线头从四个方向同时冲出来,我盯着看了半分钟才勉强找到主线。这种场景在很多技术团队里太常见了&#xff1…

2026/10/21 16:10:37

高斯过程回归与MATLAB实现:从采样到置信区间预测

去年我接过一个数据拟合的活,训练点一共只有13个,输入输出之间明显是非线性关系。用多项式回归跑了几轮,曲线倒是贴着数据走,可对方紧接着问了句:这个区间里的预测值误差带是多少?我当场卡壳——传统回归给…

2026/10/21 16:05:34

ZigBee智能路灯控制系统:从方案选型到联网联调的全栈实践

1. 方案选型:为什么是ZigBee扛起路灯组网这面旗 做路灯控制系统,第一关不是写代码,而是选通信方式。我在做这个项目之前,其实先试过WiFi方案和蓝牙Mesh方案,最后才定下来用ZigBee。先说结论:ZigBee不是各方…

2026/10/21 4:53:08

金融AI落地指南:从调研报告到技术选型与工程实践

简介:这份PDF报告聚焦2025年金融服务业中国AI现状与趋势,面向金融科技从业者、AI战略规划人员及关注行业数字化转型的研究者,帮助读者把握生成式AI在银行、支付、交易等场景中的落地路径与投资方向。资源包内含1个PDF文件,大小约1…

2026/10/21 0:00:35

交通流仿真实战:IDM跟驰与MOBIL换道模型参数调优与避坑指南

简介:这份资源是面向交通工程学习者与Python开发者的微观交通流仿真项目,核心实现智能驾驶模型(IDM)下的车辆跟驰与换道行为,可用于理解速度、密度与流量之间的动态关系,适合具备Python基础、希望深入交通模…

2026/10/21 0:00:35

揭穿智能体表面顺从:用追踪代码重建任务执行确定性

1. 表面顺从不是智能体的“礼貌”,而是任务执行链路上的隐性断点最近在调试一个跨平台长周期任务调度系统时,我反复遇到一种令人困惑的现象:智能体在用户指令发出后,几乎秒级响应“已收到”“正在处理”“请稍候”,UI上…

2026/10/21 0:00:35

统一内存+量化:锐龙AI Max PRO 400如何本地跑320B大模型

这段时间硬件圈和AI圈都在传一个事:AMD锐龙AI Max PRO 400系列把最高192GB统一内存搬进了PC形态的产品里,按宣传口径,本地跑320B参数的大家伙不再是纸面概念。我第一反应倒不是“内存真大”,而是这话背后的含金量——它把过去只能…

还想了解更多?直接咨询顾问

免费诊断 + 免费方案 + 透明报价。

全国咨询热线400-8866-253
免费获取方案
☎咨询二维码 ☎ ↑