AI Infra
本分类收录 AI 基础设施层面的编译器与运行时笔记:从 MLIR 这类可复用编译基础设施,到构建在其上的领域编译栈(NPU kernel 编译、kernel fusion 调度等)。
| 页面 | 主题 |
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| AI 编译栈层级总览：计算图到部署各工作所属层 | 把 TVM、MLIR、TASO、Pet、OLLIE、Korch、Mirage、MPK、TileLang/PipeThreader、Hexagon-MLIR 放回"计算图 → 部署"统一流水线,标注每篇的层级、输入、输出与完成的事 |
| MLIR 原始论文:动机与设计原则 | MLIR 项目为什么存在:通用 IR 的"一刀切"困境、领域自建 IR 的重复成本,以及 Parsimony / Traceability / Progressivity 三条总体原则与五条设计原则 |
| NPU 上的 Kernel Fusion | 独立任务的资源互补横向融合、多引擎调度、相关工作与实验设计(含 Hexagon-MLIR、PipeThreader/TileLang 两篇) |
阅读顺序建议:先读 MLIR 原始论文笔记建立概念(dialect、progressive lowering、region、pass 等),再进入 kernel-fusion 子分类的具体编译栈笔记。
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