CARTS是一个编译框架，旨在优化分布式高性能计算中的任务和数据块编译。它结合了MLIR的灵活性和LLVM的可靠性，解决了现代HPC的架构复杂性、硬件异构性和性能压力等问题。ARTS核心支持事件驱动的任务执行，提高了任务调度和数据访问效率。未来，CARTS将进行更全面的基准测试，并扩展对OpenMP的支持。

ONNX-MLIR 是一个用于优化和编译 ONNX 模型的工具，能够将模型转换为高效的可执行文件，支持多种硬件环境。本文介绍了如何使用 ONNX-MLIR 将鸢尾花分类模型转换为共享库并进行推理，包括模型构建、转换和 C++ 编程等步骤。

ONNX-MLIR 和 TVM 是两种机器学习模型编译和优化工具。ONNX-MLIR 专注于 ONNX 格式，适用于固定架构；而 TVM 支持多种格式，强调自动优化，适合多样化的深度学习应用。两者均支持跨平台运行和模型优化。

ONNX-MLIR和TVM是两种机器学习模型编译和优化工具。ONNX-MLIR专注于ONNX格式模型的优化，适合固定架构场景；TVM支持多种模型格式，强调自动优化，适合多样化深度学习应用。两者在设计目标和应用场景上存在显著差异。

CodeZero是一个基于人工智能的编译优化工具，通过深度强化学习训练智能代理，能够为每个程序即时生成有效的优化策略。评估结果显示，CodeZero在基准测试和生产级代码优化问题上表现出色，超过了内置优化选项。这为人工智能在工程领域的潜力提供了启示，并为代码优化领域的机器学习技术扩展铺平了道路。

GEVO-ML是一个使用多目标进化搜索来改进在GPU上运行的MLIR代码性能的工具，同时保持所需功能。它在多层中间表示（MLIR）中统一表示模型和训练/预测过程。

本文介绍了一种超级优化方法，通过使用 e-graph 重写技术将软件程序改写为高效的 HLS 代码，以生成优化的硬件设计。该方法在提高性能的同时占用较小的面积，具有超越硬件专家手动优化设计的潜力。

0x00 摘要 记述 MLIR-HLO + LLVM 环境搭建的流程