MLIR Progressive Lowering：AI 编译器多层渐进式降级架构深度实战
MLIR通过Dialect层次化设计实现渐进式降级，让每一层IR只关注一个抽象级别，构建可组合可扩展的编译器基础设施。本文深度解析MLIR多层渐进式降级架构原理、核心机制、实战案例与工程实践。
AI编译
MLIR 编译器基础设施：多级中间表示与 AI/ML 系统编译的全栈工程
MLIR 通过可组合方言体系解决传统编译器的语义下降悬崖问题，成为 TensorFlow/XLA、PyTorch inductor、oneAPI、Triton 等 AI 基础设施核心编译层。本文深入 MLIR 设计哲学、核心方言体系、Lowering 流水线、Pass 基础设施，并提供自定义 Pass 开发和 NPU 优化实战案例。
MLIR多级中间表示编译器基础设施：从 AI 框架到硬件后端的统一编译管道
深入 MLIR 多级中间表示编译器基础设施，解析 Dialect 抽象层次、渐进式 lowering 优化与 AI 框架到异构硬件的统一编译管道设计
MLIR 编译器多级中间表示框架深度解析：从 Dialect 设计到 AI 编译优化
深度解析 MLIR 编译器框架——从 Dialect 可扩展架构、渐进式降级管线、算子融合与循环优化，到 IREE/Torch-MLIR/Triton 等 AI 编译实战
