MLIR（Multi-Level Intermediate Representation）概述

我们知道TensorFlow是使用数据流图作为数据结构来进行各种数值计算，要让这些计算运行在硬件上，我们需要一个TensorFlow的编译生态系统：

整个编译流程先将TensorFlow的图转化为XLA HLO，即一种类似高级语言的图的中间表达形式，可以基于此进行一些High-Level的优化。接着将XLA HLO翻译为LLVM IR，使用LLVM编译到各种硬件的汇编语言，从而运行在硬件上进行数值计算。

上图的蓝色阴影部分是基于图的IR，绿色阴影部分是基于SSA的IR，然而这样的编译方式的缺点在于构建这样的编译系统的开销比较大，每一层的设计实现会有重复部分，同一个层次的IR彼此之间虽然相似，但是存在天生的“生殖隔离”，升级优化缺乏迁移性，即改变优化一个模块，并不能惠及到同层次的其他模块。因此，目前存在的问题就在于各种IR之间转换的效率和可迁移性不高。

对于上述问题

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