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。
LLVM
现代编译器后端的图着色寄存器分配：从 Chaitin-Briggs 到 LLVM Greedy 的生产级工程实践
深入剖析工业级编译器中的寄存器分配算法，从经典 Chaitin-Briggs 图着色到 LLVM Greedy 生产实例，包含活跃性分析、冲突图构造、溢出代价启发式、Coalescing、区间分割、Eviction 策略，以及 AI 推理引擎中的实际问题与调优。
LLVM/Clang 交叉编译工具链工程实战：从 target triple 到 sysroot 的完整构建系统
从工程实战角度深入剖析 LLVM/Clang 交叉编译工具链完整工作流程：target triple 驱动代码生成、sysroot 目录结构标准化、链接器选择与 multilib 配置、CMake/Meson 交叉编译文件编写、Clang/GCC 互操作性，以及工程陷阱与解决方案。
LLVM 中端优化全栈架构深度实战：从 Pass 管道到零成本代码生成的编译器基础设施
深度拆解 LLVM 中端优化管道：Pass Manager 分层设计 → IR 变换核心 Pass → 循环/SLP/内联优化算法 → Pass 依赖分析 → 自定义开发 LLVM Pass 实践。
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深度拆解 LLVM 中端优化管道：Pass Manager 分层设计 → IR 变换核心 Pass → 循环/SLP/内联优化算法 → Pass 依赖分析 → 自定义开发 LLVM Pass 实践。
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深度拆解 LLVM 中端优化管道：Pass Manager 分层设计 → IR 变换核心 Pass → 循环/SLP/内联优化算法 → Pass 依赖分析 → 自定义开发 LLVM Pass 实践。
