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Multi-Level Intermediate Representation（MLIR）是创建可重用、可扩展编译器基础设施的新途径。本文为第 6 期，在对 MLIR 有了基本认识后，总览所有的重要概念。编辑自MLIR:Glossary.
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本文介绍 MLIR 项目的父项目—— LLVM 项目。
LLVM 的名字最初由 Low Level Virtual Machine （底层虚拟机）而来，但现在已然成为一个模块化、可重用的编译工具集合。（所以它现在完全是独立出道，不再作为缩写被解释。）
LLVM 项目最初由伊利诺伊大学的 Chris Lattner 主持，该作者也是 MLIR 项目的主导者。它最初的目标是提供一种现代的、基于SSA的编译策略，它能够支持任意编程语言的静态和动态编译。
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2022年诺贝尔奖将于10月3日至10日陆续公布。
10 月 7 日，据诺贝尔奖官网最新消息，美联储前主席本·伯南克（Ben Bernanke）、美国金融协会前主席道格拉斯·戴蒙德（Douglas W. Diamond）和美国学者菲利普·迪布维格（Philip H. Dybvig），荣膺 2022 年诺贝尔文学奖。
获奖理由是“for research on banks and financial crises”（以表彰他们在银行和金融危机上的研究。
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2022年诺贝尔奖将于10月3日至10日陆续公布。
值得一提的是，Barry Sharpless 成为第 5 位获得过两次诺贝尔奖的科学家！他上一次获得诺贝尔化学奖是在 2001 年。
10 月 5 日，据诺贝尔奖官网最新消息，美国科学家卡罗琳·贝尔托西（Carolyn R. Bertozzi），丹麦科学家摩顿·梅尔达尔（Morten Meldal）和美国科学家卡尔·巴里·夏普利斯（K. Barry Sharpless）荣膺 2022 年诺贝尔化学奖。
获奖理由是“for the development of click chemistry and bioorthogonal chemistry”（以表彰他们在点击化学和生物正交化学领域作出的贡献）。
利用点击化学中（click chemistry）方法，构建分子的模块可以像搭扣一样“click”（咔嗒）一声，快速有效地耦合在一起。
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2022年诺贝尔奖将于10月3日至10日陆续公布。
当然，值得一提的是，Anton Zeilinger 是潘建伟院士的导师
10月4日，据诺贝尔奖官网最新消息，法国科学家阿兰·阿斯佩(Alain Aspect)、美国科学家约翰·弗朗西斯·克劳泽(John F. Clauser)和奥地利科学家安东·塞林格(Anton Zeilinger)荣膺 2022 年诺贝尔物理学奖。
获奖理由是“for experiments with entangled photons, establishing the violation of Bell inequalities and pioneering quantum information science”（以表彰他们“用纠缠光子进行的实验，建立了贝尔不等式的违反，并开创了量子信息科学”）。
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科技：2022年诺贝尔生理学或医学奖揭晓
2022年诺贝尔奖将于10月3日至10日陆续公布。
10月3日晚，诺贝尔奖官网最新消息，瑞典卡罗林斯卡医学院诺贝尔奖委员会宣布，瑞典科学家斯万特·帕博（Svante Pääbo）荣膺 2022 年诺贝尔生理学或医学奖，奖金 1000 万瑞典克朗（约合 640 万元人民币）。
获奖理由是“for his discoveries concerning the genomes of extinct hominins and human evolution”（以表彰他关于已灭绝古人类基因组和人类进化的发现）。
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Multi-Level Intermediate Representation（MLIR）是创建可重用、可扩展编译器基础设施的新途径。本文为第 5 期，在对 MLIR 有了基本认识后，总览所有的重要概念。编辑自MLIR:Glossary.
本文是 MLIR 相关术语、概念的总览。按首字母序。
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陈怡然简介：杜克大学电子与计算机工程系教授，杜克大学计算进化智能中心主任，美国NSF新型可持续智能计算中心主任。ACM/IEEE Fellow。
导读：本文全文转载自微博@陈怡然-杜克大学，仅就样式有所修改。陈怡然教授从光刻机谈起，从具体技术落地难度到宏观形势，对国内的半导体行业的现状和出路进行了一定程度上的探讨。陈教授作为领域资深专家，其见解完全可以作为绝大多数人的指导性思考，有重要的借鉴意义。
从光刻机开始讲几个大家普遍关心的问题
昨天转发了黄教主要演《纵横芯海》的消息，很多人谈到光刻机。这可算是最近几年最火的一项高科技了，连跳广场舞的大爷大妈们都知道。我就从光刻机开始讲几个大家普遍关心的问题。
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Multi-Level Intermediate Representation（MLIR）是创建可重用、可扩展编译器基础设施的新途径。本文为第 5 期，接上期，使用 Polygeist 完成一个 C 代码的 MLIR 编译执行流程。
接上周文，现在我们已经有了几个重要的 MLIR 工具：
mlir-optmlir-translatellcclang/clang++cgeist文章来自微信公众号“科文路”，欢迎关注、互动。转发须注明出处。
科技：PyTorch，学起来
当地时间 9 月 12 日，Linux 基金会在其官网宣布，PyTorch 已经转入 Linux 基金会。
深度学习领域，或是 AI 领域，有两大软件框架：Google 的 TensorFlow 和 Meta（Facebook） 的 PyTorch。
现在应该改称 Linux 基金会的 PyTorch 啦！
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Multi-Level Intermediate Representation（MLIR）是创建可重用、可扩展编译器基础设施的新途径。本文为第 4 期，介绍 MLIR 的安装。
MLIR 目前已经是 LLVM 项目的一部分，所以编译安装过程类似于 LLVM 其他项目的过程。