AI编译器：解锁机器学习性能的新钥匙

        在深入了解AI编译器之前，我们首先需要了解编译器的基本概念。编译器是一种软件，它将高级编程语言（如Python、C++等）编写的源代码转换成低级语言（如机器码）的目标代码。这个过程通常包括几个阶段，如词法分析、语法分析、语义分析、中间代码生成、优化和代码生成等，而我们习惯把这几个阶段分为前端和后端，如下图所示：

        在上图中我们可以看到 “中间代码”这个东西，通常我们也叫“中间表示(Intermediate Representation)”，即 IR。在一些主流的传统编译器（LLVM）中，LLVM前端将高级语言转化为IR，后端将IR转换成目标硬件上的机器指令，IR作为桥梁在前后端之间进行基于IR的各种优化。这样无论是新增硬件的支持，还是新增前端的支持，都可以尽可能地复用IR相关的部分。IR可以是单层的，也可以是多层的， LLVM IR是典型的单层IR，其前后端优化都基于相同的LLVM IR进行。

       AI编译器就是基于这种思想，采用了多层级IR的设计，比如下图展示了基于TensorFlow的多层IR表示：

        第一层是图IR，也就是基于TensorFlow编写的代码生成的图表示，然后通过第二层的一些加速优化类型的IR，如XLA（Accelerated Linear Algebra）等，再转化为第三层基于硬件层面的IR，如LLVM IR，TPU IR等，最后根据相应的IR转化到对应的硬件上面运行。

       为什么要设计成多层IR的表示呢？ 主要的原因是因为目前主流的一些框架和加速器厂商非常多，比如在机器学习框架上就有PyTorch、TensorFlow、MindSpore等等，加速器除了英伟达的GPU还有Google自己的TPU，华为的昇腾芯片、海光的DCU等等。这导致各家厂商都会对自己的芯片进行专项优化，而在这个过程中，有许多IR是重复优化的，为了减少这种冗余的开发，多层IR的产生是很有必要的。虽然多层IR在表达上更加灵活，并且在不同的层级上可以进行不同的PASS优化，但其也存在一些劣势，首先就是IR转换之间的问题 ，不同的IR之间想要做到完全兼容是非常困难的，不仅工作量非常大，而且还可能带来一定的信息损失；还有不同的IR在顺序上也存在着依赖，这导致优化起来有更强的约束。在解决这个问题上，出现了MLIR这个东西，由于不是本篇幅重点，不予介绍。想要了解的话可以阅读MLIR的官方文档，网址如下（MLIR）。

       说了这么多可能还是没明白什么是AI编译器，我们看下AI编译器的架构图：

        根据上图，不管前面的多层IR设计，我们直接考虑AI编译器究竟做了些什么东西。首先呢，就是根据机器学习框架编写的代码，转换为计算图，然后计算图输入到编译器前端，在前端经过静态分析，自动微分，中间表示的前端优化（比如类型推导，表达式简化等），其中这中间表示优化的过程有可能会反复多次，然后前端优化后的代码输入到编译器后端，后端对传入的计算图进行一些硬件相关的优化（比如硬件指令优化，数据排布优化等），然后通过算子的选择，最后再进行内存分配，然后通过硬件的驱动层，最后传入到不同的硬件设备上面运行。

        以上就是AI编译器干的事情了，由于篇幅限制，具体详细的部分就不展开了，有机会可以详细展开说说AI编译器的前后端运行的具体细节是如何的。