MLIR (Multi-Level Intermediate Representation) и LLVM (Low-Level Virtual Machine) — две выдающиеся технологии компиляции, которые изменили подход к реализации языков программирования и вычислительных моделей. Обе технологии были созданы для оптимизации генерации кода и повышения производительности, но они служат разным целям и ориентированы на разные уровни преобразования кода. Крис Латтнер, создатель LLVM, также сыграл значительную роль в разработке MLIR, ещё больше сократив разрыв между высокоуровневыми моделями программирования и низкоуровневым выполнением.
Обзор LLVM
LLVM — это набор модульных и повторно используемых технологий компиляции и инструментальных средств, разработанных для поддержки генерации кода для различных языков программирования. Изначально разработанная Крисом Латтнером в 2003 году, LLVM была основной целью оптимизации низкоуровневого кода и генерации машинного кода для различных аппаратных архитектур. С тех пор она превратилась в универсальную инфраструктуру, используемую многими современными языками программирования, включая Swift, Rust и Julia.
LLVM преобразует код посредством серии оптимизаций на уровне промежуточного представления (IR), который находится между исходным кодом и конечным машинным кодом. Его архитектура допускает обширные оптимизации, не зависящие от языка программирования, что делает его предпочтительным выбором для высокопроизводительных приложений. Однако LLVM работает преимущественно на низком уровне, то есть фокусируется больше на конкретных деталях выполнения кода, а не на абстрактных высокоуровневых преобразованиях.
Обзор MLIR
MLIR, представленный в 2019 году, также был разработан Крисом Латтнером совместно с командой Google. Целью MLIR было создание промежуточного представления, которое могло бы преодолеть разрыв между высокоуровневыми вычислительными моделями и низкоуровневым машинным кодом, особенно в контексте машинного обучения и задач искусственного интеллекта. В отличие от LLVM, MLIR предназначен для обработки вычислений на нескольких уровнях абстракции, обеспечивая оптимизацию от высокоуровневых алгоритмов до генерации кода, специфичного для оборудования.
MLIR предоставляет более гибкую и расширяемую инфраструктуру по сравнению с LLVM, позволяя разработчикам определять собственные диалекты или пользовательские IR, представляющие оптимизации, специфичные для конкретной предметной области. Эта возможность критически важна для современных рабочих нагрузок, таких как глубокое обучение, где различные уровни вычислений (например, умножение матриц, перемещение данных) требуют специфических оптимизаций, с которыми LLVM в одиночку с трудом справляется.
Ключевые отличия
Уровни абстракции: LLVM фокусируется на низкоуровневых оптимизациях, близких к машинному коду, тогда как MLIR работает на нескольких уровнях абстракции, от высокоуровневых операций до аппаратно-специфичного кода. Такой многоуровневый подход делает MLIR более подходящим для сложных многоуровневых вычислений, используемых в ИИ и научных вычислениях.
Расширяемость и настройка: Архитектура MLIR позволяет разработчикам создавать собственные диалекты, адаптированные к конкретным предметным областям, что делает её легко адаптируемой. LLVM, несмотря на расширяемость, менее гибок в интеграции высокоуровневых вычислительных моделей, часто требуя значительного ручного вмешательства для оптимизации, специфичной для конкретной предметной области.
Целевые примеры использования: LLVM широко используется для генерации и оптимизации кода общего назначения в различных языках программирования. MLIR, с другой стороны, особенно эффективен для высокопроизводительных вычислений, машинного обучения и искусственного интеллекта, где управление вычислениями на нескольких уровнях критически важно.
Роль Mojo
Mojo — это новый язык программирования, призванный объединить удобство использования Python и ускорение искусственного интеллекта. Он использует MLIR для повышения производительности за счёт оптимизации путей выполнения кода — от высокоуровневого кода Python до эффективных инструкций машинного уровня. Участие Криса Латтнера в MLIR и Mojo подчёркивает его постоянные усилия по расширению границ технологий компиляторов, делая высокопроизводительные вычисления более доступными.
MLIR и LLVM — новаторские технологии, каждая из которых превосходна в различных областях оптимизации и выполнения кода. В то время как LLVM остается основным инструментом для генерации низкоуровневого кода, многоуровневый подход MLIR открывает новые возможности для оптимизации сложных многоуровневых вычислений, делая его критически важным компонентом для следующего поколения высокопроизводительных приложений, включая приложения, написанные на Mojo.
Информация по комментариям в разработке