MLIR：新建一个Dialect（十），CMakeLists.txt
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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 16 期，继续介绍
mlir-hello是如何利用 cmake 来组织项目的。
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关于文件结构，在之前的文章MLIR：新建一个Dialect（一）已经介绍过了。
上一篇文章已经介绍了mlir-hello项目根目录下，也就是总的的工程配置部分，本质上也就是文件结构和 cmake 项目文件的编写。
本文继续讲下各个子目录的 CMakeLists.txt 文件。
MLIR：新建一个Dialect（九），CMakeLists.txt
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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 15 期，介绍
mlir-hello是如何利用 cmake 来组织项目的。
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关于如何编写新的 Dialect 的编码部分前期已经介绍完毕。
今天介绍一下mlir-hello项目的工程配置部分，本质上也就是文件结构和 cmake 项目文件的编写。
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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 14 期，介绍如何创建
hello-opt来应用上一篇文章建立的那些 Pass。
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MLIR 项目的核心是 Dialect，MLIR 自身就拥有例如linalg，tosa，affine 这些 Dialect。各种不同的 Dialect 使不同类型的优化或转换得以完成。
上一篇文章讲解了 Hello Dialect 到 Affine Dialect 的 Lowering，本文继续讲如何将这一 Lowering 实际应用到 hello-opt 中，也即如何完成到汇编文件 .ll 文件的生成。
当然了，前期也提到过，MLIR 生态的目标只在 IR 阶段，所以其实只需要能生成标准的 .mlir 文件。到 .ll 的步骤实际上由 LLVM 后端完成。
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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 13 期，继续介绍一个简单的 MLIR Dialect.
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MLIR 项目的核心是 Dialect，MLIR 自身就拥有例如linalg，tosa，affine 这些 Dialect。各种不同的 Dialect 使不同类型的优化或转换得以完成。
好了，如果说前面的部分算是 MLIR 的坡道起步，那这一节就要开始弹射起飞了。本期开始讲解 Dialect 的 Lowering，即由 MLIR 代码逐级转换为机器代码的过程。
当然了，前期也提到过，MLIR 生态的目标只在中间阶段，所以其 lowering 本质上并不涉及太多最终的 IR 生成，这一部分更依赖 LLVM 的基石。
内容较多，建议收藏、细品。
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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 12 期，继续介绍一个简单的 MLIR Dialect.
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MLIR 项目的核心是 Dialect，MLIR 自身就拥有例如linalg，tosa，affine 这些 Dialect。各种不同的 Dialect 使不同类型的优化或转换得以完成。
接上回，本文继续新建一个 Dialect的内容。在实操了通过 mlir_tblgen 生成新的 Dialect/Operation C++ 代码后，本文小结一下 ODS 的作用。
MLIR：新建一个Dialect（五），通过.td定义新Op
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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 11 期，继续介绍一个简单的 MLIR Dialect.
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MLIR 项目的核心是 Dialect，MLIR 自身就拥有例如linalg，tosa，affine 这些 Dialect。各种不同的 Dialect 使不同类型的优化或转换得以完成。
接上回，本文继续新建一个 Dialect的内容。本文开始解析项目的各个实现部分之一——通过.td定义新 “Hello_Op”。
MLIR：新建一个Dialect（四），通过.td定义新Dialect
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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 10 期，介绍如果通过
.td定义一个 HelloDialect.
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MLIR 项目的核心是 Dialect，MLIR 自身就拥有例如linalg，tosa，affine 这些 Dialect。各种不同的 Dialect 使不同类型的优化或转换得以完成。
接上回，本文继续新建一个 Dialect的内容。本文开始解析项目的各个实现部分之一——通过.td定义新 Dialect “Hello”。
MLIR：新建一个Dialect（三），待编译的mlir文件
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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 9 期，继续介绍一个简单的 MLIR Dialect.
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MLIR 项目的核心是 Dialect，MLIR 自身就拥有例如linalg，tosa，affine 这些 Dialect。各种不同的 Dialect 使不同类型的优化或转换得以完成。
接上回，本文继续新建一个 Dialect的内容。本文开始解析项目的各个实现部分之一——待编译的 .mlir 文件。
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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 8 期，继续介绍一个简单的 MLIR Dialect.
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MLIR 项目的核心是 Dialect，MLIR 自身就拥有例如linalg，tosa，affine 这些 Dialect。各种不同的 Dialect 使不同类型的优化或转换得以完成。
接上回，本文继续新建一个 Dialect的内容。
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算力的具体计算还依赖特定背景，本文只做一般性描述。
TOPS 是一个反映处理器运算能力的单位，也就是说它反映了算力。它是 Tera Operations Per Second 的缩写，兆亿运算每秒，即每秒（S）一兆（Tera, $10^{12}$）次运算（Op）。单次运算当前一般指矩阵相乘时的乘加运算。
也就是说，多少个 TOPS 就表示每秒能进行几兆亿次运算。
广义上，它可以再任意加上一个数据类型，作为指对在特定数据类型上的处理能力，比如对INT8（8位整型）、FP32（32位双精度）。对于后者这些浮点数类型，单位会增加一个 FL 特指 Float-point，即 TFLOPS。