qq_41596730的博客

假设您想表示一个架构的寄存器。我将在这里特别使用 Arm 的AArchi64。默认情况下，TableGen的编译器会创建 “records”，如下所示。这是TableGen的中间表示IR，类似于LLVM中的"LLVM IR"。在使用 LLVM 时，您将选择一个 “target”，这是你想要为其生成指令的处理器架构。在TableGen这里的等价物是 “backend”。这些后端不生成指令，而是为该后端的特定用例输出一种格式化的定义或数据。例如，有一个后端生成用于搜索数据表。

以上就是CUDA程序编译的过程，看起来是要比我们只编译主机代码复杂。继续加油吧，少年!!!

这两天因为工作需要，要编译一个Debug版本的llvm。这里对编译安装过程进行一个简单的记录，同时也记录下这个过程中遇到的几个问题。

深度学习的应用飞速在发展，但是在硬件方面因为摩尔定律的失效导致通用的处理器无法满足深度学习模型的需求，因此需要专用的硬件来加速深度学习计算。本文详细阐述了过去有关深度学习中编译器以及协同设计的工作。最后，作者针对典型的深度学习协同设计系统提出了一种特定领域的编译框架——Buddy Compiler。作为一个编译器框架，buddy Compiler基于MLIR和RISC-V致力于构建一个可扩展和灵活的硬件-软件协同设计的生态系统。在神经网络的历史上，软件和硬件彼此相互推动，在过去的十年中，协同设计越来越重要。