MLIR Transform Dialect 튜토리얼: 기존 변환 조합하기 및 새로운 변환 연산 추가하기

Conceitos Básicos

MLIR Transform Dialect를 사용하여 기존 변환을 조합하고 새로운 변환 연산을 추가하는 방법을 설명합니다.

Resumo

이 문서는 MLIR Transform Dialect의 주요 개념과 사용 시나리오를 설명합니다.

"Structured" Linalg 연산에 대한 소개

균일 원소 단위 확장
감소
수축
메모리 상의 일반 연산
"루프" 융합
텐서 상의 일반 연산
타일링 및 루프 구체화
생산자/소비자 융합 및 재구체화
단축 "이름 지정" Linalg 연산 형태

기존 변환 조합하기

소개
최상위 순서 연산
오류 전파
Transform Dialect 인터프리터
변환 지정
핸들 무효화 및 비용이 많이 드는 검사 모드
핸들을 이용한 변환 체인
추가적인 핸들 무효화
IR 수정 추적

간단한 새로운 변환 연산 추가하기

새로운 변환 추가를 위한 설정
변환 연산 정의
등록 및 사용

단순한 변환 연산 이상의 것들

타입 제약 및 ApplyEach 특성
변환 타입 정의
피연산자 소비
메모리 효과 특성

페이로드와 변환 연산 매칭

단순 매칭
연산 체인 매칭
매칭 연산 정의
추론된 특성에 대한 매칭기

Estatísticas

없음

Citações

없음

Principais Insights Extraídos De

Transform Dialect Tutorial

by Oleksandr Zi... às arxiv.org 05-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.19350.pdf

Perguntas Mais Profundas

질문 1

Transform Dialect를 사용하여 기존 변환을 조합하는 방법 외에 다른 접근법은 무엇이 있을까요?

답변 1

Transform Dialect를 사용하는 것 외에도, 변환을 조합하는 대신 새로운 변환 패턴을 개발하거나 사용자 정의 변환 연산을 도입할 수 있습니다. 이를 통해 특정한 변환 시나리오에 더 적합한 변환 방법을 구현하거나, 기존 변환을 보완하고 확장할 수 있습니다. 또한, 다른 변환 도구나 라이브러리를 활용하여 보다 복잡한 변환을 수행할 수도 있습니다.

질문 2

새로운 변환 연산을 정의할 때 고려해야 할 주요 사항은 무엇인가요?

답변 2

새로운 변환 연산을 정의할 때 주요 사항은 다음과 같습니다:

변환 연산의 목적과 목표를 명확히 이해하고 정의해야 합니다.
변환 연산이 적용될 대상과 조건을 명확히 정의해야 합니다.
변환 연산의 입력과 출력 형식을 명확히 정의하고, 이에 맞는 유효성 검사를 수행해야 합니다.
변환 연산이 기존 코드나 구조에 미치는 영향을 고려하여 안정성을 확인해야 합니다.
변환 연산의 성능과 효율성을 고려하여 최적화된 구현 방법을 고려해야 합니다.

질문 3

Transform Dialect가 IR 수정을 자동으로 추적하는 방식이 개발자에게 어떤 이점을 제공할까요?

답변 3

Transform Dialect가 IR 수정을 자동으로 추적하는 방식은 개발자에게 다음과 같은 이점을 제공합니다:

변환 작업의 추적과 관리를 용이하게 합니다.
변환 작업이 IR에 미치는 영향을 실시간으로 파악할 수 있어 오류를 미리 예방할 수 있습니다.
변환 작업의 안정성과 일관성을 유지하며, 코드의 신뢰성을 향상시킵니다.
변환 작업의 효율성을 향상시켜 개발 시간을 단축하고 작업 부담을 줄여줍니다.