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    以OneFlow为例探索MLIR的实际开发流程

    最近在同事shenghang的帮助下做了一点OneFlow IR相关的开发,对MLIR执行部分有一些新的感受,所以尝试分享一下。我之前花了不少时间去理解OneFlow IR的整个架构(可以看我的Toy Tutorials系列),但对OneFloiw IR的JIT的执行这部分一直存疑。最近将OneFlow基于Job(OneFlow的作业函数,不考虑设备的话可以理解为一个计算图)接入MLIR工程实现部分重新进行了梳理,并在shenghang的指导下理解了整个流程。所以这篇文档我将介绍一下OneFlow和MLIR是如何结合的,如何在OneFlow IR中新增一个图级别的Pass,OneFlow的Operation是如何自动变成MLIR 的Operation的以及为什么OneFlow IR能利用MLIR为计算带来加速等。我对MLIR的了解不算多,2个月前开始接触,有任何错误请大家批评斧正。本文和 https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow & https://github.com/BBuf/tvm_mlir_learn 有关,感兴趣可以star关注一下。

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