"MLIR是一个新型的AI编译器，被广泛地应用于各种产品研发中，在企业与学术研究中有很大的影响，但是，目前国内外还找不到MLIR专著，本书试图弥补这个空缺。 本书全面解析MLIR所有主要功能，帮助读者理解MLIR工作原理，以及使用MLIR对深度学习与机器学习进行的优化与部署。全书共11章，包括多用MLIR多层中间表示构建编译器、MLIR编译器基础、MLIR编译器功能模块、MLIR方言技术、TPU-MLIR开发技术分析、MLIR中间表示与编译器框架、MLIR代码生成技术、MLIR的后端编译过程、Buddy-MLIR 工程技术解析、TPU-MLIR开发实践与IREE编译流程与开发实践。各章除了包含重要的知识点和实践技能外，还配备了精心挑选的典型案例。 本书适合从事AI算法、软件、编译器开发，以及硬件开发等专业的工程技术人员、科研工作人员、高校师生、技术管理人员等读者阅读，也可以作为编译器相关专业高等院校的参考用书。 "

吴建明,博士，毕业于上海交通大学，专业方向是模式识别与智能系统 。 长期从事人工智能芯片设计、TVM/LLVM编译器、AI框架、自动驾驶、计算机视觉 、图像识别、深度学习、摄像头/相机算法、机器学习、人工智能、视频编解码、芯片制造、嵌入式系统、计算机软件等领域的研发工作。主持或参与过30多项产品研发；参与了国家自然基金、上海市科委项目，并在核心期刊发表11篇论文，其中8篇是第一作者，著有《AI芯片开发核心技术详解》《LLVMM编译器原理与实践》《TVM编译器原理与实践》。

前言 人工智能在全世界广泛应用。深度学习框架（如TensorFlow、 PyTorch、MXNet、Caffe等）推动了AI技术革命。大多数现有的系统框架针对小范围的服务器级GPU进行 优化，仍然需要做很多工作，才能在其他平台上部署，如汽车、手机、物联网设 备及专用加速器（FPGA、ASIC）。随着深度学习框架和硬件后端数量的增加，提出了一种统一的中间表示的解决方案MLIR——一种优化深度学习框架与提高效率的编译器。 有了MLIR 的帮助，可以轻松地在手机、嵌入式设备甚至浏览器上运行深度学习模型，只需做很少的额外工作。MLIR 还为多种硬件平台上的深度学习计算提供了统一的优化框架，包括一些有自研计算原语的专用加速器。 MLIR是一个深度学习编译器，所有人都能随时随地地访问高性能机器学习。MLIR 由硬件供应商、编译器工程师和机器学习研究人员组成的多元化社区共同构建了一个统一的可编程软件堆栈，丰富了整个机器学习技术生态系统并使其可供更广泛的机器学习社区使 用。 MLIR的全名为MultiLevel Intermediate Representation，是一种由谷歌公司开发的开源编译器基础设施，它将深度学习模型进行优化推理，内存管理与线程调度，借用LLVM部署到在CPU、GPU、FPGA、ARM 等硬件设备上。 本书全面解析MLIR的主要功能，帮助读者理解MLIR工作原理，以及使用MLIR对算子模型进行优化与部署开发。MLIR可以高效地部署在不同的硬件设备上，是深度学习系统的编译器堆栈。目的是缩小以生产力为中心的深度学习...