编译器工程正在转型，传统的单一中间表示（IR）设计无法满足AI和异构计算的需求。MLIR通过“方言”和“渐进降阶”整合编译链，提升优化能力。本系列旨在填补学习MLIR的空白，涵盖基础概念到实际应用的系统性内容，帮助开发者理解其设计哲学与实现路径。

清华大学KVCache.AI团队与趋境科技推出KTransformers项目，支持在24G显存下运行DeepSeek-R1，显著提升推理速度。该项目通过异构计算和CPU的AMX指令集加速，预填充速度达到286 tokens/s，生成速度为14 tokens/s，降低了大模型的运行门槛，推动了本地部署的可能性。

研究人员提出了MagicPIG，通过在CPU上应用局部敏感哈希（LSH）技术，显著提升了大模型解码吞吐量1.76至4.99倍，减轻了GPU内存压力，并提高了推理质量和准确率。这项研究探索了异构计算的潜力，有望降低模型部署成本。

高通公司在2024全球AI芯片峰会上宣布其领先的SoC解决方案提供了异构计算系统和高性能低功耗的NPU，满足生成式AI的不同需求和算力要求。他们展示了终端侧生成式AI在旗舰终端和用例中的应用，并介绍了NPU硬件架构和AI体验，包括支持大语言模型的NPU和多模态大模型的完整运行。高通强调终端侧生成式AI的重要性，并预告了下一代骁龙移动平台的发布。

SHIFT方法通过利用上下文信息和计算约束，选择多种物体检测模型，提高能源利用效率和降低延迟。相比GPU单模型方法，能源使用提升7.5倍，延迟提升2.8倍。

科学计算需求增加，OpenCL在异构计算领域流行，但调度困难。MultiCL通过扩展OpenCL标准，实现自适应调度，缓解调度难题。MultiCL提供不同调度方法，解决OpenCL的性能可移植性问题。MultiCL包含设备分析器、内核分析器和任务调度器，实现动态调度。但MultiCL引入预执行开销，降低执行效率，需要进一步优化。