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本课程属于：146-MLIR与LLVM编译器开发 AI智能与边缘计算工程 · 共 6 门相关课程，组合学习更完整。

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MLIR中间表示与AI编译器优化

共计 30 章节

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学习目标 · 课程结构 · MLIR在AI编译器中的定位与价值

课程导入学习目标

编译器基础回顾

传统编译器前端 · 中端 · 后端流程

编译器基础回顾传统编译器前端

AI编译器概览

主流AI框架（TensorFlow · PyTorch）的图表示 · TVM

AI编译器概览

MLIR核心概念

Dialect · Operation · Type

MLIR核心概念

MLIR的模块与操作语义

ModuleOp · FuncOp · CallOp等内置操作

MLIR类型系统

内置类型（整数 · 浮点 · 张量

MLIR类型系统

MLIR属性系统

内置属性（数组 · 字典 · 字符串等）

MLIR属性系统

MLIR的Region与Block

控制流图结构 · 嵌套区域 · 块参数与支配关系

MLIR的Dialect机制

Dialect注册 · 定义 · 加载

MLIR的Op定义框架（ODS）

使用TableGen定义操作 · 类型 · 属性

MLIR的Pass基础设施

Pass类型（函数Pass · 模块Pass等） · Pass管理器

MLIR的转换与重写

模式重写（Pattern Rewri… · DRR（Declarative Re…

MLIR的方言转换

Dialect Conversion… · ConversionTarget · 类型转换与操作转换

MLIR的方言转换

MLIR的折叠与常量传播

操作折叠机制 · 常量折叠实现 · 与Pass结合

MLIR的验证与诊断

操作验证器 · 自定义验证逻辑 · 诊断信息输出

MLIR的解析与打印

自定义语法定义 · 可读性优化 · 与ODS集成

MLIR的C++ API实践

构建IR · 遍历IR · 修改IR的常用编程模式

MLIR的Python绑定

使用mlir-py与Python A…

MLIR的降级策略

从高级方言到低级方言的逐步降级 · 以TensorFlow到LLVM为例

MLIR的降级策略

AI模型前端接入

将TensorFlow/PyTorc… · TensorFlow Dialect…

AI模型前端接入

AI算子融合优化

基于MLIR的算子融合Pass设计 · 如Conv+BN+ReLU融合

AI算子融合优化

内存布局优化

使用MLIR进行数据布局转换（NCH… · 内存分配与复用

内存布局优化MLIR

循环优化与并行化

基于MLIR的循环变换（分块 · 向量化 · 并行化）

循环优化并行化

GPU代码生成

MLIR的GPU方言（gpu · nvvm · rocdl）

GPU代码生成

TPU/NPU后端适配

MLIR如何对接专用硬件 · 自定义后端方言与代码生成

TPU/NPU后端适配

MLIR与LLVM集成

将MLIR降级到LLVM IR · 利用LLVM优化与后端

MLIR的量化与低精度优化

量化方言（quant） · 量化Pass · 混合精度支持

MLIR的调试与性能分析

常用工具（mlir-opt · mlir-translate） · Pass计时

从零构建一个基于MLIR的简单AI编… · 实现模型导入 · 优化

实战项目MLIR

综合提升与前沿

MLIR在最新AI芯片编译器中的应用 · CIRCT · IREE等生态

综合提升前沿