我之前维护了一个仓库 https://github.com/BBuf/tvm_mlir_learn 用来记录mlsys相关的学习博客或者视频，主要是 llvm/tvm/mlir 相关的，最近又整理并更新了一些资料。对于想入门mlsys或者想深入学习某种编译器的开发者来说，希望这个仓库可以成为不错的起点。下面的内容是这个仓库的README预览，欢迎star和分享。
更加重要的是，欢迎大家一起维护这个mlsys资料整理的仓库，让入门llvm/tvm/mlir的国内小伙伴可以找到一手并且集中的资源。直接提pr修改readme即可，或者联系我让我加一下资料链接。
持续更新中...
AI编译器/LLVM相关学习资料整理¶
视频收集¶
GiantPandaCV 翻译的视频¶
- What Is MLIR && What Is TVM？
- TVM Conf 2020 - An Introduction to TVM Part1
- TVM Conf 2020 - An Introduction to TVM Part2
- Torch MLIR公开会议翻译视频（自制中英双字完整版）
- TVM命令行驱动程序 视频教程
- 基于 MLIR 完成对 GEMM 的编译优化 中英视频上，中部分
- TVM TensorIR 视频讲解（熟肉）
- What Is LLVM?
- How To Install LLVM？
- Running the LLVM Tools
- LLVM IR介绍
LLVM 系列视频对应的源码在：https://github.com/lac-dcc/llvm-course
国内其它up主的编译器视频（包含LLVM/MLIR/TVM）¶
LLVM相关视频¶
LLVM相关的视频比较少，youtube上比较多，上面 GiantPandaCV 翻译的几期 LLVM 入门视频也是来源于 youtube，大家可以自行查找学习。
MLIR相关视频¶
- 人工智能编译器MLIR-官方入门教程讲解
- MLIR Toy Tutorial概述
- MLIR & python binding简介
- [MLIR] 使用MLIR完成一个端到端的编译流程
- TPU-MLIR系列讲解(一)：AI编译器是啥？
- TPU-MLIR系列讲解(二)：TPU-MLIR简介
- TPU-MLIR系列讲解（三）：MLIR语法介绍（上）
- TPU-MLIR系列讲解（四）：MLIR语法介绍（中）
- TPU-MLIR系列讲解（五）：MLIR语法介绍（下）
- TPU-MLIR系列讲解（六）：前端转换
- TPU-MLIR系列讲解（七）：MLIR- Dialect Conversion
- TPU-MLIR系列讲解（八）：Lowering in TPU-MLIR
- TPU-MLIR系列讲解（九）：量化概述
- TPU-MLIR系列讲解（十）：量化推导
- TPU-MLIR系列讲解（十一）：量化校准
- TPU-MLIR系列讲解（十二）：量化感知训练
- TPU-MLIR系列讲解（十三）：精度验证
- TPU-MLIR系列讲解（十四）：Pattern Rewriting
- TPU-MLIR系列讲解（十五）：模型适配
- TPU-MLIR系列讲解（十六）：图优化
- ep1｜TPU-MLIR Introduction AI Compiler
- TPU-MLIR Ep2 TPU-MLIR Overview
- TPU-MLIR Ep3 MLIR Brief Intro
- ep17 | TPU-MLIR Introduction ：To ONNX Format
- TPU-MLIR线上分享会（一）：论文讲解
- MegCC 用模型编译的方式实现超轻量端上高性能推理
TVM相关视频¶
- 陈天奇 机器学习课程
- AI-Compiler科普——TVM的使用讲解
- TVM流程梳理
- TVM-Realy流程梳理
- AI编译器后端优化介绍
- 算子的计算和调度
- 算子优化的手工方式
- 算子循环优化
- 指令和存储优化
- Auto Tuning原理
- TVM简介
- TVM自动调度算法AutoTVM
- ANSOR：为深度学习生成高性能张量程序
- TVM 编译流程与中间表示分析（一）
- TVM 编译流程与中间表示分析（二）
GiantPandaCV原创的学习笔记¶
- TVM 学习指南（个人版）
- 白杨：TVM源语-Compute篇
- MLSys 15-884: Course Introduction
- OSDI 2021 PET 论文解读（代码生成相关工作）
- Buddy-MLIR 项目详解（入门 MLIR 极佳选择）
- 【社区实践】为 TVM 新增 OneFlow 前端
- 【TVM 三代优化巡礼】在X86上将普通的矩阵乘法算子提速90倍
- 【论文解读】基于MLIR生成矩阵乘法的高性能GPU代码，性能持平cuBLAS
- 【从零开始学深度学习编译器】二十，MLIR的Pattern Rewrite机制
- 【从零开始学深度学习编译器】十九，MLIR的Pass机制实践
- MLIR：摩尔定律终结的编译器基础结构 论文解读
- 【从零开始学深度学习编译器】十八，MLIR中的Interfaces
- 【用沐神的方法阅读PyTorch FX论文】
- 【以OneFlow为例探索MLIR的实际开发流程】
- 【从零开始学深度学习编译器】十七，MLIR ODS要点总结下篇
- 【从零开始学深度学习编译器】十六，MLIR ODS要点总结上篇
- 【从零开始学深度学习编译器】十五，MLIR Toy Tutorials学习笔记之Lowering到LLVM IR
- 【从零开始学深度学习编译器】十四，MLIR Toy Tutorials学习笔记之部分Lowering
- 【从零开始学深度学习编译器】十三，如何在MLIR里面写Pass？
- 【从零开始学深度学习编译器】十二，MLIR Toy Tutorials学习笔记一
- 【从零开始学深度学习编译器】十一，初识MLIR
- 可以让深度学习编译器来指导算子优化吗
- 【从零开始学深度学习编译器】十，TVM的整体把握
- Ansor论文阅读笔记&&论文翻译
- 【从零开始学深度学习编译器】九，TVM的CodeGen流程
- 【从零开始学深度学习编译器】番外二，在Jetson Nano上玩TVM
- 【从零开始学深度学习编译器】八，TVM的算符融合以及如何使用TVM Pass Infra自定义Pass
- 【从零开始学深度学习编译器】七，万字长文入门TVM Pass
- 【从零开始学深度学习编译器】六，TVM的编译流程详解
- 【从零开始学深度学习编译器】五，TVM Relay以及Pass简介
- 【从零开始学深度学习编译器】番外一，Data Flow和Control Flow
- 【从零开始学深度学习编译器】四，解析TVM算子
- 【从零开始学TVM】三，基于ONNX模型结构了解TVM的前端
- 【从零开始学深度学习编译器】二，TVM中的scheduler
- 【从零开始学深度学习编译器】一，深度学习编译器及TVM 介绍
其它博客和网站精选（TVM&MLIR&LLVM 相关）¶
LLVM精选¶
- LLVM Tutorial
- miniSysY 编译实验课程，学习LLVM的中文入门资料
- 中科院 LLVM每日谈专栏
- 使用LLVM实现一门语言（一）Lexer
- 使用LLVM实现一门语言（二）Parser
- 使用LLVM实现一门语言（三）Code Generation to LLVM IR
- 使用LLVM实现一门语言（四）Optimizer
- 使用LLVM实现一门语言（五）Adding a JIT Compiler
- 使用LLVM实现一门语言（六）SSA
- 使用LLVM实现一门语言（七）Control Flow
- 使用LLVM实现一门语言（八）User-defined Operators
- 使用LLVM实现一门语言（九）Mutable Variables
TVM精选¶
- 深度学习编译器 TVM 代码串讲
- TVM Overview
- TVM - Relay IR计算图可视化
- TVM - 代码生成流程
- TVM/VTA代码生成流程
- tvm算子优化schedule（一）--CPU篇
- tvm算子优化schedule（二）--GPU篇
- TVM Runtime System 概述
- TVM PackedFunc实现机制
- 深入理解TVM：Python/C++互调（上）
- Round-tripping objects through the FFI
- TVM 自底向上（一）：基本框架和概念
- TVM 自底向上（二）：TIR 的概念和编译原理
- TVM 自底向上（三）：TE 的概念和编译原理
- TVM 自底向上（四）：TE/TIR Schedule 的原理
- 深入理解TVM专栏，主要是对部分codebase的解读
- tvm schedule详细举例
- TVM - 代码生成流程
- Relax: TVM 的下一代图层级 IR
- TVM之Tensor数据结构解读
- TVM之设计模式解读（一）--visitor模式
- TVM之设计模式解读（二）--责任链模式
- TVM之TIR相关数据结构
- TVM之设计模式解读（三）-单例模式,模板方法模式
- TVM之tir 转换成llvm ir
- TVM之graph_runtime
- TVM之relay.build流程解读
- TVM学习（一）
- TVM学习（二）：算符融合
- TVM学习（三）编译流程
- TVM学习（四）codegen
- TVM学习（五）schedule
- TVM学习（六）细读前端
- TVM学习（七）算子
- TVM学习（八）pass总结
- TVM学习（九）codegen中的内存申请
- TVM学习（十）从relay到TOPI
- TVM TensorIR 浅析
- TVM图编译器NNVM简单探究
- TVM图编译器Relay简单探究
- 基于TensorIR生成mma指令并实现16x16x4矩阵乘
- 基于TVM的PTX Tensor Core汇编代码生成
- 一个tvm(te)实现的cutlass efficient gemm
- TIR Script CUTLASS Efficient Gemm
- TVM系列「一」TVM概览
- TVM系列「二」TVM学习资源
- TVM系列「三」TVM官方文档的结构
- TVM系列「四」TVM的使用：compute+schedule双剑合璧
- TVM系列「五」TVM整体架构及其代码生成
- TVM系列「六」Relay IR与Relay Pass
- TVM系列「七」AutoTVM（AutoTune）
- TVM系列「八」AutoScheduler「Ansor」
MLIR精选¶
- 机器学习编译器代码生成相关 MLIR Dialect
- 编译器与中间表示: LLVM IR, SPIR-V, 以及 MLIR
- MLIR Vector Dialect 以及 Patterns
- MLIR Linalg Dialect 以及 Patterns
- 向外借力：Pluto助力MLIR编译器的多面体优化
- IREE编译流程解析
- IREE编译流程解析(一)
- IREE编译流程解析(二)
- IREE编译流程解析(三)
- IREE编译流程解析(四)
- IREE编译流程解析(五)
- IREE编译流程解析(六)
- megcc 开箱评测
其它编译器&&论文阅读¶
开拓眼界...
- Glenside : 如何自动发现im2col布局转换?
- 基于Halide自动生成Kernel Fusion & Tiling
- AKG: 使用post-tiling fusion策略完成无副作用的内存优化
- [教程翻译] Polyhedral Tutorials
- 带宽受限下的DSA后端优化
- Equality Saturation优化在AI编译器中遇到的挑战
- DSA后端Compute Schedule与Buffer Schedule
- ASPLOS，我的初体验
- 读You and Your Research笔记
- [阅读笔记] AStitch @ASPLOS 2022
- [阅读笔记] RAKE @ASPLOS 2022
- [阅读笔记] NASA @ISCA 2021
- [阅读笔记] BOLT @MLSys 2022
- [阅读笔记] Alpa/Parax @OSDI 2022
- [阅读笔记] SIMD^2 ISCA 2022
- AMOS ISCA 2022
- [阅读笔记] PCCS MICRO 2021
- [阅读笔记] Planaria@MICRO 2020
- Chimera HPCA 2023
- 在MacBook Pro 2019上优化GEMM
系统性的专栏或者网站¶
工具介绍¶
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