circt

硬件设计领域的开源编译器基础设施

CIRCT项目旨在将MLIR和LLVM开发方法应用于硬件设计工具领域。它提供一致的、模块化的基础设施，支持多种中间表示，以解决现有EDA工具的局限性。CIRCT鼓励社区通过Discourse论坛、周会和代码贡献参与项目，共同推进开放硬件工具的发展。

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介绍相关项目

clangir - 融合Clang与优化IR的编译器基础设施

CIRClangIRGithub开源项目编程工具编译器基础设施软件开发

ClangIR是一个开源的C++编译器基础设施项目，结合了Clang前端和优化的中间表示(IR)设计。该项目致力于提高代码分析和转换效率，适用于编译器开发和性能优化领域。ClangIR的灵活架构支持高效的代码处理流程，为开发者提供了强大的工具。详细信息、构建指南和文档可在clangir.org获取。

llvm-project - 开源编译器基础设施和工具链

ClangGithubLLVM中间表示代码优化开源项目编译器基础设施

LLVM是一个开源编译器基础设施项目，提供用于构建优化编译器和工具链的框架。核心组件包括LLVM后端、Clang前端、libc++标准库和LLD链接器。LLVM支持多种编程语言，提供中间表示处理和代码生成工具。项目致力于提高编译效率和代码性能，为开发者提供灵活的编译工具集。LLVM广泛应用于编译器开发、静态分析和运行时优化等领域。

iree - 一款基于MLIR的端到端编译器和运行时系统

GithubIREEMLIR开源项目机器学习编译器运行时

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。

mir - 多平台轻量级JIT编译器框架

GithubJIT编译器MIR中间表示代码优化开源项目编译器项目

MIR是一个轻量级JIT编译器框架，为快速高效的即时编译器实现提供基础。支持x86_64、ARM64、POWER等多种架构，采用强类型中间表示。MIR提供API用于创建模块、函数和指令，支持二进制和文本格式代码处理。编译器使用简化优化流程，包括函数内联和全局公共子表达式消除等，在编译速度和代码性能间取得平衡。MIR适用于需要快速、轻量级JIT编译的项目开发。

mlir-aie - MLIR驱动的AI引擎工具链助力AI设备性能优化

AI EngineAMDGithubMLIRRyzen AIVersal开源项目

mlir-aie是一个基于MLIR的开源工具链，专为AMD Ryzen™ AI和Versal™等AI引擎设备设计。它通过多层抽象的MLIR表示，实现AI引擎核心编程、数据移动和阵列连接描述。项目提供Python API接口，支持后端代码生成，并集成AMD Vitis™软件中的AI引擎编译器。作为面向工具开发者的项目，mlir-aie提供AIE设备的低级访问，促进多样化编程模型的开发。

byteir - 端到端模型编译解决方案，支持多种MLIR方言和ASIC优化

ByteIRGithub前端开源项目模型编译编译器运行时

ByteIR是ByteDance推出的端到端模型编译解决方案，包括编译器、运行时和前端组件。该项目采用多种上游MLIR方言和Google Mhlo，提供兼容的编译过程，允许灵活混用ByteIR与上游MLIR的passes。ByteIR支持Tensorflow、PyTorch、ONNX等前端，能将SOTA模型转化为Stablehlo。目前处于早期阶段，目标是为深度学习加速器及通用CPU和GPU提供必要的模块和基础设施。

onnx-mlir - 基于LLVM/MLIR的高性能神经网络编译器

GithubLLVMONNXONNX-MLIR人工智能开源项目编译器

ONNX-MLIR是一个开源编译器项目，旨在将ONNX神经网络模型转换为高效的可执行代码。该项目基于LLVM/MLIR技术，实现了ONNX标准，并提供ONNX方言、编译器接口、驱动程序和多语言运行时环境。ONNX-MLIR支持Linux、macOS和Windows等多个平台，并提供Docker镜像以简化开发和部署流程。通过优化ONNX图，ONNX-MLIR能够生成性能卓越的神经网络实现。

circuit - 开源的高效开发框架

2022Apache LicenseCircuitGithubSlack Technologies开源开源项目

Circuit是由Slack Technologies开发并遵循Apache 2.0许可的开源开发框架，旨在提高开发效率和代码管理便捷性。适用于中小型及企业级项目，Circuit提供稳定、安全、灵活的解决方案。了解更多信息和文档，请访问slackhq.github.io/circuit。

torch-mlir - 为PyTorch生态系统提供高级编译器支持，并实现与MLIR生态系统的高效集成

GithubLLVMMLIRPyTorchTorch-MLIRTorchScript开源项目

Torch-MLIR项目为PyTorch生态系统提供高级编译器支持，并实现与MLIR生态系统的高效集成。通过多种路径，该项目能够将PyTorch模型转换成Torch MLIR方言，简化硬件供应商的开发过程。此外，还提供了预构建快照，便于安装和使用，并通过示例指导用户完成模型转换和结果运行。该项目是LLVM孵化器的一部分，正在持续发展，且拥有广泛的社区支持和交流渠道。

tensorcircuit - 新一代量子软件框架支持多种先进功能

GithubTensorCircuit即时编译开源项目硬件加速自动微分量子软件框架

TensorCircuit是新一代量子软件框架,基于现代机器学习框架构建。它支持自动微分、即时编译、硬件加速等多项先进功能,可高效模拟量子-经典混合算法。该框架还能访问实际量子硬件,提供多种计算资源的混合部署方案,为量子计算研究和应用提供强大灵活的工具。

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