近几年，以深度学习为代表的 AI 技术发展迅猛，深度神经网络广泛应用于各行各业。
一、算能 TPU 编译器开源，架起算力硬件和 AI 框架的桥梁#
开发者使用 TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle 等深度学习框架可以快速训练出自己的 AI 模型，但这些模型想要部署到 TPU、GPU 等终端算力设备时，需要将模型中的计算图/算子等输出为低级的机器语言更快地执行，这时 AI 编译器就有用武之地了。
作为 框架和硬件之间的桥梁 ，AI 编译器可以实现一次代码开发，各种算力处理器复用的目标。最近，算能也将自己研发的 TPU 编译工具 TPU-MLIR 开源了。
TPU-MLIR 是一个专注于 AI 处理器的 TPU 编译器开源工程，提供了一套完整的工具链，可以将不同框架下预训练过的深度学习模型，转化为可以在 TPU 上运行的二进制文件 bmodel，从而实现更高效的推理。
MLIR（Multi-Level Intermediate Representation，多级的中间表示）是一种用来构建可重用和可扩展编译基础设施的新方法，由 LLVM 原作者 Chris Lattner 在 Google 工作时期开发，MLIR 目的是做一个通用、可复用的编译器框架， 解决软件碎片化，改进异构硬件的编译，显著减少构建特定领域编译器的成本 。
TPU-MLIR 站在 MLIR 巨人的肩膀上打造，现在整个工程的所有代码都已开源，向所有用户免费开放。
二、精度与效率并存，TPU-MLIR 实现主流框架全支持#
TPU-MLIR 相对其他编译工具，有以下几个优势：
简单：通过阅读开发手册与工程中已包含的样例，用户可以了解模型转化流程与原理，快速上手。并且，TPU-MLIR 基于当前主流的编译器工具库 MLIR 进行设计，用户也可以通过它来学习 MLIR 的应用。
便捷：该工程目前已经提供了一套完备的工具链，用户可以直接通过现有接口快速地完成模型的转化工作，不用自己适配不同的网络。
通用：目前 TPU-MLIR 已经支持 TFLite 以及 onnx 格式，这两种格式的模型可以直接转化为 TPU 可用的 bmodel。如果不是这两种格式呢？实际上 onnx 提供了一套转换工具，可以将现在市面上主流的深度学习框架编写的模型转为 onnx 格式，然后就能继续转为 bmodel 了。
TPU- MLIR 的工作流
精度与效率并存：模型转换的过程中有时会产生精度损失，TPU-MLIR 支持 INT8 对称和非对称量化，在大幅提高性能的同时又结合原始开发企业的 Calibration 与 Tune 等技术保证了模型的高精度。不仅如此，TPU- MLIR 中还运用了大量图优化和算子切分优化技术，以保证模型的高效运行。
目前 TPU-MLIR 工程已被应用在算能研发的最新一代人工智能处理器 BM1684x 上，搭配上处理器本身的高性能 ARM 内核以及相应的 SDK，能够实现深度学习算法的快速部署。
三、实现极致性价比，打造下一代 AI 编译器#
神经网络模型想要支持 GPU 计算，就要把神经网络模型里面的算子开发一个 GPU 版本，如果要适配 TPU，又要把每个算子开发一个 TPU 的版本，还有的场景需要适配同种算力处理器不同型号的产品，每次都要手工编译的话，会非常耗时耗力。
AI 编译器正是为了解决上面的问题而生，TPU-MLIR 的一系列自动优化工具可以节省大量的人工优化时间，让 CPU 上开发的模型可以平滑、零成本地移植到 TPU 上，实现极致性价比。
随着 transformer 等神经网络结构的出现，新的算子不断增加，不仅需要实现出来，还需要结合后端硬件的特点进行优化和测试，尽量将硬件的性能压榨到极致，这也导致算子的复杂度越来越高，调优难度变大，而且并不是所有的算子都能通过一个工具有效生成，整个 AI 编译器领域仍然处于一个不断完善的状态。
TPU- MLIR 也需要持续的研发投入，更多的 AI 处理器支持，代码生成性能优化，运行时调度优化等环节还有很大提升空间，用户在使用本工程的同时也可以参与到该项目的完善与改进工作中，跟算能一起打造一款站在时代前沿的 AI 编译器！