MLIR-AIE:面向AMD AI Engine的MLIR工具链
MLIR-AIE是AMD(原赛灵思)开发的一个开源项目，旨在为具有AI Engine功能的设备提供基于MLIR的编译工具链。这些设备包括AMD Ryzen™ AI处理器和Versal™ 自适应SoC等。MLIR-AIE的主要目标是为这些设备的AI Engine部分生成低级配置，使开发者能够更灵活高效地利用其计算能力。
AI Engine架构概述
AI Engine是一种空间计算架构，由一个二维阵列的计算单元(称为tile)组成。每个tile包含:
- AI Engine处理核心
- 本地内存
- 数据移动加速器(DMA)
这些tile通过可配置的流交换机连接，形成了一个灵活的数据流网络。这种架构设计使得AI Engine特别适合执行需要大量数据移动和密集计算的任务，如深度学习推理和信号处理等。
MLIR-AIE工具链的主要特性
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多层次抽象:MLIR-AIE提供了多个抽象层次的MLIR表示，从高层的算法描述到低层的硬件配置。这使得开发者可以在合适的抽象层次上工作，提高生产效率。
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AI Engine核心编程:提供了编程AI Engine处理核心的能力，开发者可以编写自定义的计算内核。
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数据移动描述:支持描述复杂的数据移动模式，包括tile间的数据传输和与外部内存的数据交换。
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阵列连接配置:允许开发者灵活配置AI Engine阵列中各tile间的连接关系，实现自定义的数据流网络。
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Python API:提供了方便使用的Python API，使得生成MLIR设计描述变得简单直观。
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后端代码生成:包含了针对aie-rt库的后端代码生成，可以生成可直接在目标设备上运行的代码。
工具链架构
MLIR-AIE工具链的架构主要包括以下几个部分:
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前端:提供Python API，允许用户以高层次的方式描述他们的设计。
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MLIR方言:定义了专门用于描述AI Engine设备的MLIR方言，包括AIE、AIE_VEC等。
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转换passes:实现了一系列的MLIR转换pass，用于优化和降低抽象级别。
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后端:生成针对aie-rt运行时库的低级代码。
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运行时支持:提供了aie-rt库，实现了在目标设备上执行生成代码所需的运行时功能。
使用MLIR-AIE的工作流程
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设计描述:使用Python API或直接编写MLIR代码描述AI Engine设计。
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编译与优化:使用MLIR-AIE提供的工具对设计进行编译和优化。
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代码生成:生成可在目标设备上执行的低级代码。
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部署与执行:将生成的代码部署到目标设备并执行。
IRON编程模型
MLIR-AIE项目还提供了一个示例性的编程流程:Interface Representation for hands-ON (IRON)。IRON是一个开放访问的工具包，它通过一组Python语言绑定来封装mlir-aie方言，使性能工程师能够构建快速高效的专用设计。
IRON提供了一种"近金属"(close-to-metal)的编程方式，允许开发者对AI Engine阵列进行细粒度的控制，同时又不需要直接处理底层的硬件细节。这种方法特别适合那些需要极致性能优化的应用场景。
应用场景
MLIR-AIE工具链适用于多种应用场景，包括但不限于:
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深度学习加速:利用AI Engine的并行计算能力加速深度学习模型的推理。
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信号处理:实现高性能的数字信号处理算法，如FFT、滤波器等。
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图像处理:加速图像处理任务，如图像增强、目标检测等。
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科学计算:执行需要大量浮点运算的科学模拟和分析任务。
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自定义加速器:为特定应用开发高度优化的专用加速器。
结语
MLIR-AIE为AI Engine设备提供了一个强大而灵活的编程环境。通过利用MLIR的强大功能和AI Engine的高性能计算能力，开发者可以创建出高效的专用计算解决方案。虽然MLIR-AIE主要面向工具开发者和底层性能优化，但它为构建更高层次的编程模型和应用框架奠定了基础，有望推动AI Engine技术在更广泛的应用领域中的采用和创新。
