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025-周旭林+张洪滨.pdf

上传人: 山哈 编号:725359 2025-07-04 34页 1.41MB

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本文主要介绍了基于MLIR的RISC-V编译优化实践,以Buddy Compiler为例。关键点如下: 1. Buddy Compiler支持RISC-V CPU的AI模型向量化,通过添加‘V’拓展自定义方言和语法实现优化。 2. 利用MLIR的多级别方言,发挥‘V’拓展向量化潜力,覆盖模型层、模块层和算子层。 3. 构建基于‘V’拓展的多层级Benchmark,涉及MobileNetV3、Meta/Llama2等实际AI模型,优化对象包括不同层级的算子。 4. 优化方式集成多种策略,如‘V’拓展向量优化、通用张量优化和图级别优化等。 5. 优化平台包括CanMV-K230、SpacemiT K1等多种RISC-V硬件。 文章中的核心数据包括:‘V’拓展的动态配置特性、向量长度配置指令(vsetvli/vsetivli/vsetvl)、向量寄存器位数(VLEN)、LMUL和SEW等参数。Buddy Compiler致力于建设基于MLIR和RISC-V的软件生态,解锁AI软件栈协同设计的无限可能。
"RISC-V向量化,如何实现?" "解锁AI软件栈,Buddy Compiler怎么做?" "‘V’拓展Benchmark,有哪些优化策略?"
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