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一款基于MLIR的端到端编译器和运行时系统

IREE是一款基于MLIR的端到端编译器和运行时系统,它能够将机器学习模型转化为统一的中间表示(IR),适用于数据中心和边缘设备。该项目仍在早期开发阶段,欢迎反馈意见。

IREEMLIR编译器运行时机器学习Github开源项目

IREE 项目介绍

什么是 IREE?

IREE,全名为 Intermediate Representation Execution Environment,又被简称为 "eerie"。这是一个基于 MLIR 的端到端编译器和运行时环境。IREE 的目标是将机器学习模型转化为统一的中间表示(IR),这种转化可以上升到满足数据中心的需求,也可以下降以满足移动设备和边缘计算的限制和特殊需求。

当前项目状态

目前,IREE 还处于早期阶段。虽然项目的整体架构已经趋于稳定,但团队仍在积极改进各种软件组件和项目后勤支持。目前,项目还没有准备好日常使用,并且暂时没有提供正式的支持。不过,项目团队非常欢迎通过各种沟通渠道提供反馈和建议。

版本发布状态

IREE 的版本发布主要分为 GitHub 提供的两个版本:稳定版和每夜构建版。此外,还有两个以 Python 包形式发布的版本:iree-base-compiler 和 iree-base-runtime。用户可以通过这些发布版本获取适合自己的工具。

构建状态

IREE 支持多个操作系统平台的构建,包括 Linux(x64 和 ARM64 架构)、macOS 和 Windows。各个平台的构建状态可以通过持续集成(CI)系统进行监控,以保证软件的稳定和兼容性。

交流渠道

IREE 提供多种沟通交流渠道方便用户和开发者之间进行互动。其中包括 GitHub Issues 用于功能请求和问题报告、Discord 服务器用于日常开发讨论、以及多个邮件列表用于公告和技术讨论等。

关联项目

IREE 与 MLIR 项目关系密切,因此在涉及 MLIR 的讨论中,IREE 也可能会被提及。对于那些对 MLIR 的发展也有兴趣的人来说,参与这些讨论会很有帮助。

架构概述

IREE 通过一套完整的架构图来详细展示其核心设计和运行机制。这使得开发者可以更好地理解其内部工作原理,并为需要个性化调整和开发的场景提供了数据支持。

演讲与讲座

IREE 团队在多个场合分享他们的设计和开发经验。在这些分享中,团队介绍了 IREE 的运行时设计、代码生成(CodeGen)、交互式 HAL IR 漫游等主题的技术细节。这些资源可通过 IREE 的 YouTube 频道以及各个分享的录音和幻灯片获取。

许可证

IREE 遵循 Apache 2.0 许可证,并附有 LLVM 例外条款。这意味着用户可以在满足该许可证的前提下自由使用、修改和分发 IREE 的代码。

通过以上的介绍,可以看到 IREE 是一个具有潜力和前景的项目,尤其是在推动机器学习模型优化与部署方面。项目的开放性和可参与性也为其后续的发展提供了有力保障。

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