IREE: 面向机器学习的下一代编译器和运行时工具包

RayRay
IREEMLIR编译器运行时机器学习Github开源项目

iree

IREE简介

IREE (Intermediate Representation Execution Environment) 是一个基于MLIR的端到端机器学习编译器和运行时环境。它通过将机器学习模型降级到统一的中间表示(IR),实现了从数据中心到移动和边缘设备的可扩展性,同时满足了不同部署场景的特殊需求。

IREE的设计理念是采用整体化的方法来编译机器学习模型。它生成的IR不仅包含执行逻辑,还包含调度逻辑,能够有效地与Vulkan等底层并行API通信。这种设计使IREE能够充分利用各种硬件加速器的性能,同时保持良好的可移植性。

IREE架构图

IREE的主要特性

  1. 提前编译: IREE将调度逻辑和执行逻辑一起编译,提高运行时效率。

  2. 支持高级模型特性: 支持动态形状、流程控制、流式处理等高级特性。

  3. 面向多种硬件设计: 对CPU、GPU和其他加速器提供一流支持。

  4. 低开销、流水线执行: 在服务器和边缘设备上实现高效的功耗和资源利用。

  5. 嵌入式系统上的小型二进制: 在裸机系统上运行时,二进制大小可低至30KB。

  6. 调试和性能分析支持: 提供Tracy等工具进行性能分析。

支持矩阵

IREE支持从多种机器学习框架导入模型,包括JAX、ONNX、PyTorch、TensorFlow和TensorFlow Lite。

IREE编译器工具可以在Linux、Windows和macOS上运行,并能为多种运行时平台生成高效代码,包括:

  • Linux
  • Windows
  • macOS
  • Android
  • iOS
  • 裸机系统
  • WebAssembly (实验性)

支持的硬件架构包括ARM、x86和RISC-V。

此外,IREE还支持多种硬件加速器和API:

  • Vulkan
  • CUDA
  • ROCm
  • Metal (用于Apple silicon设备)
  • AMD AIE (实验性)
  • WebGPU (实验性)

工作流程概览

使用IREE通常涉及以下步骤:

  1. 导入模型: 使用支持的框架开发程序,然后导入IREE。

  2. 选择部署配置: 确定目标平台、加速器和其他约束条件。

  3. 编译模型: 使用IREE进行编译,根据部署配置选择合适的设置。

  4. 运行模型: 使用IREE的运行时组件执行编译后的模型。

从机器学习框架导入模型

IREE支持从越来越多的机器学习框架和模型格式导入模型:

选择部署配置

IREE为各种部署场景提供了灵活的工具集。功能齐全的环境可以利用IREE进行动态模型部署,充分利用多线程硬件,而嵌入式系统可以完全绕过IREE的运行时或与自定义加速器对接。

在选择部署配置时,需要考虑以下问题:

  • 目标平台是什么?桌面?移动?嵌入式系统?
  • 模型应该主要在哪种硬件上运行?CPU?GPU?
  • 模型本身的固定程度如何?权重是否可以更改?是否需要支持动态加载不同的模型架构?

IREE使用相同的底层技术支持全套配置。

编译模型

模型编译在主机上提前进行,可以针对任意组合的目标进行编译。编译过程将高级框架使用的层和算子转换为优化的本机代码和相关的调度逻辑。

例如,针对GPU执行使用Vulkan编译会生成SPIR-V内核和Vulkan API调用。对于CPU执行,则会生成具有静态或动态链接的本机代码和相关函数调用。

运行模型

IREE提供了一个低级C API,以及多种语言的API绑定,用于编译和运行程序。

社区和交流渠道

IREE项目非常重视社区交流和协作。主要的交流渠道包括:

此外,IREE还在YouTube频道上发布社区会议录像。

项目状态和发展方向

IREE目前仍处于早期阶段。核心基础设施已经稳定下来,团队正在积极改进各种软件组件和项目物流。虽然还不适合日常使用,但项目团队欢迎通过各种交流渠道提供任何形式的反馈。

项目使用GitHub ProjectsGitHub Milestones来跟踪进度。感兴趣的开发者可以关注这些页面,了解IREE的最新发展动态。

结语

IREE作为一个新兴的机器学习编译器和运行时工具包,展现了巨大的潜力。它的设计理念和技术架构为机器学习模型的部署提供了一种灵活、高效的新方案。随着项目的不断发展和完善,IREE有望成为连接机器学习模型开发和实际部署的重要桥梁,为AI应用的广泛落地提供强有力的支持。

编辑推荐精选

Trae

Trae

字节跳动发布的AI编程神器IDE

Trae是一种自适应的集成开发环境(IDE),通过自动化和多元协作改变开发流程。利用Trae,团队能够更快速、精确地编写和部署代码,从而提高编程效率和项目交付速度。Trae具备上下文感知和代码自动完成功能,是提升开发效率的理想工具。

AI工具TraeAI IDE协作生产力转型热门
问小白

问小白

全能AI智能助手,随时解答生活与工作的多样问题

问小白,由元石科技研发的AI智能助手,快速准确地解答各种生活和工作问题,包括但不限于搜索、规划和社交互动,帮助用户在日常生活中提高效率,轻松管理个人事务。

热门AI助手AI对话AI工具聊天机器人
Transly

Transly

实时语音翻译/同声传译工具

Transly是一个多场景的AI大语言模型驱动的同声传译、专业翻译助手,它拥有超精准的音频识别翻译能力,几乎零延迟的使用体验和支持多国语言可以让你带它走遍全球,无论你是留学生、商务人士、韩剧美剧爱好者,还是出国游玩、多国会议、跨国追星等等,都可以满足你所有需要同传的场景需求,线上线下通用,扫除语言障碍,让全世界的语言交流不再有国界。

讯飞智文

讯飞智文

一键生成PPT和Word,让学习生活更轻松

讯飞智文是一个利用 AI 技术的项目,能够帮助用户生成 PPT 以及各类文档。无论是商业领域的市场分析报告、年度目标制定,还是学生群体的职业生涯规划、实习避坑指南,亦或是活动策划、旅游攻略等内容,它都能提供支持,帮助用户精准表达,轻松呈现各种信息。

AI办公办公工具AI工具讯飞智文AI在线生成PPTAI撰写助手多语种文档生成AI自动配图热门
讯飞星火

讯飞星火

深度推理能力全新升级,全面对标OpenAI o1

科大讯飞的星火大模型,支持语言理解、知识问答和文本创作等多功能,适用于多种文件和业务场景,提升办公和日常生活的效率。讯飞星火是一个提供丰富智能服务的平台,涵盖科技资讯、图像创作、写作辅助、编程解答、科研文献解读等功能,能为不同需求的用户提供便捷高效的帮助,助力用户轻松获取信息、解决问题,满足多样化使用场景。

热门AI开发模型训练AI工具讯飞星火大模型智能问答内容创作多语种支持智慧生活
Spark-TTS

Spark-TTS

一种基于大语言模型的高效单流解耦语音令牌文本到语音合成模型

Spark-TTS 是一个基于 PyTorch 的开源文本到语音合成项目,由多个知名机构联合参与。该项目提供了高效的 LLM(大语言模型)驱动的语音合成方案,支持语音克隆和语音创建功能,可通过命令行界面(CLI)和 Web UI 两种方式使用。用户可以根据需求调整语音的性别、音高、速度等参数,生成高质量的语音。该项目适用于多种场景,如有声读物制作、智能语音助手开发等。

咔片PPT

咔片PPT

AI助力,做PPT更简单!

咔片是一款轻量化在线演示设计工具,借助 AI 技术,实现从内容生成到智能设计的一站式 PPT 制作服务。支持多种文档格式导入生成 PPT,提供海量模板、智能美化、素材替换等功能,适用于销售、教师、学生等各类人群,能高效制作出高品质 PPT,满足不同场景演示需求。

讯飞绘文

讯飞绘文

选题、配图、成文,一站式创作,让内容运营更高效

讯飞绘文,一个AI集成平台,支持写作、选题、配图、排版和发布。高效生成适用于各类媒体的定制内容,加速品牌传播,提升内容营销效果。

热门AI辅助写作AI工具讯飞绘文内容运营AI创作个性化文章多平台分发AI助手
材料星

材料星

专业的AI公文写作平台,公文写作神器

AI 材料星,专业的 AI 公文写作辅助平台,为体制内工作人员提供高效的公文写作解决方案。拥有海量公文文库、9 大核心 AI 功能,支持 30 + 文稿类型生成,助力快速完成领导讲话、工作总结、述职报告等材料,提升办公效率,是体制打工人的得力写作神器。

openai-agents-python

openai-agents-python

OpenAI Agents SDK,助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。

openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK,它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具,支持工具调用、结果处理、追踪等功能,涵盖多种应用场景,如研究助手、财务研究等,能显著提升开发效率,让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。

下拉加载更多