MLIR がもたらす新たな中間表現の可能性

はじめに 半導体の微細化が鈍化し、ハードウェアによる高速化が困難になっている現状において、ソフトウェアによる計算の高速化が喫緊の課題となっています。この状況において、特定のドメインの問題を解くことに最適化された言語であるドメイン固有言語と、そのコンパイラであるドメイン固有コンパイラの活用が望まれています。 ドメイン固有コンパイラの構築の際には、開発を容易にするために、既存のコンパイラ基盤であるLLVMを活用することが考えられます。しかし、LLVM はドメイン固有コンパイラの構築にはあまり向きません。この理由は、LLVM の成功と表裏一体の関係にあります。 LLVM が成功した理由は、コンパイラの処理を適切に分割し、独立したモジュールとして機能させたことにあります。このモジュール化において中心的な役割を果たしているのが、LLVM で用いられる中間表現(Intermediate Represe

[pascal256]

高速なPythonとして話題のMojoで使われているMLIRってIR(中間表現)自体の基盤なのか。LLVM IRが成した事をさらに拡張する感じで面白そうだな...

[honma200]

よく分かんないけど現在、言語で解析されたものはLLVMの情報を利用して最適化とかできなかったけど、もう一個の層を作ることでうまく反映できる仕組みができた感じ？

[atsushieno]

よくまとまってる。変換処理の入出力が宣言的だと並列化しやすいんだよな。 / 去年SiFiveの技術者と話していたときは全面的にMLIR使ってそうだなーって感じだった

[sh19910711]

"MLIR: TensorFlow プロジェクト内で開発 + 特定のドメインの処理にカスタマイズされた中間表現の定義と、複数の中間表現の協調動作を、1 つのインフラ上で実現させる + 抽象構文木の構築と LLVM IR の生成の間を橋渡し"

[zu2]

“しかし、LLVM はドメイン固有コンパイラの構築にはあまり向きません。この理由は、LLVM の成功と表裏一体の関係にあります”