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。
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MLIR Progressive Lowering：AI 编译器多层渐进式降级架构深度实战
MLIR通过Dialect层次化设计实现渐进式降级，让每一层IR只关注一个抽象级别，构建可组合可扩展的编译器基础设施。本文深度解析MLIR多层渐进式降级架构原理、核心机制、实战案例与工程实践。
多面体编译模型深度工程实战：从依赖多面体、仿射调度到 Tiling 与 GPU 代码生成的全链路解析
沿真实工程链路拆解多面体编译：迭代域与访问函数的仿射表示、依赖分析从 GCD/Banerjee 到 Farkas+ILP 的精确化路径、Feautrier/PLuTo 仿射调度搜索、Tiling 与 isl AST 代码生成，以及在 Polly、PPCG、MLIR Affine Dialect 中的工业落地形态与工程边界。
LLVM 编译器基础设施架构深度剖析：从前端语法树到机器码的全链路设计
深入剖析 LLVM 编译器基础设施的核心设计理念——从 IR 表示机制、Pass 管理框架、MLIR 多层次方言扩展到后端代码生成管线，揭示现代编译器三段式架构的工程智慧与性能优化实践。
Triton GPU编程语言深度实战：从矩阵乘法到Flash Attention、内核融合与AI编译器优化的完全工程指南
Triton是由OpenAI开发的开源GPU编程语言，提供类似Python的高级语法同时达到接近手写CUDA的性能。本文深入讲解Triton的编程模型、矩阵乘法优化、Flash Attention实现、内核融合技术以及在PyTorch生产环境中的最佳实践。
MLIR 多层次中间表示：构建领域专用编译器的深度实践
MLIR通过方言（Dialect）机制，让编译器基础设施能够同时保留高层张量语义和底层硬件特性，实现从AI模型到芯片指令的无缝lowering。本文深入剖析MLIR核心架构，并通过构建完整的张量计算Dialect，展示如何用C++和TableGen实现多级IR转换管线。
LLVM 编译器基础设施深度实战：从 IR 中间表示到 Pass 优化管道、JIT 编译引擎与 MLIR 多级表示的完全工程指南
LLVM编译器基础设施深度实战：从IR中间表示、SSA形式、Pass优化管道系统、Clang前端AST、TableGen后端描述、OrchJIT引擎、Sanitizer内存/并发安全工具、MLIR多级表示框架到生产级工程实践（编译时间优化、PGO、C++ Modules）的完全工程指南
2026年AI芯片与先进计算架构实战：从存算一体到硅光互连的下一代算力基础设施工程体系
2026年AI芯片与先进计算架构完整实战指南：从NVIDIA Rubin/Blackwell架构演进、存算一体与近存计算、HBM4高带宽内存与CoWoS-UCIe先进封装、硅光子共封装光学CPO、超大规模数据中心InfiniBand NDR网络、浸没式液冷散热、边缘AI推理芯片，到TVM/MLIR编译器优化与软件栈生态，全面解析下一代算力基础设施工程体系的技术突破与实践路径。
MLIR 多级中间表示编译器框架深度工程实战：从 Dialect 到 AI 算子融合
深入解析 MLIR 的 Dialect 系统、Pass 基础设施及其在 AI 算子融合中的实际应用，帮助读者构建可落地的领域特定编译器。
Mojo：AI 时代的系统编程语言——从 MLIR 编译器架构到高性能 AI 编程实战
深入探索 Mojo 语言如何通过 MLIR 编译器架构将 Python 的易用性与 C++ 的性能合二为一，涵盖多层级中间表示、编译期元编程、所有权系统、SIMD 自动向量化、AI 硬件加速统一编程模型，以及 FlashAttention 2 实战实现。
