ONNX Conv를 Linalg로 변환하기: conv_2d_nchw_fchw
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ONNX dialect의 Conv 연산을 Linalg dialect의 conv_2d_nchw_fchw로 변환하는 과정을 단계별로 설명합니다. 입력/속성/출력 매핑 방법과 패턴 구조 설계, 구현 과정을 상세히 다룹니다.
MLIR
Converting ONNX Conv to Linalg: conv_2d_nchw_fchw
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We explain step-by-step how to convert ONNX dialect Conv operations to Linalg dialect conv_2d_nchw_fchw. We detail input/attribute/output mapping methods, pattern structure design, and implementation process.
Mixed Linalg and ONNX Operations를 위한 Bufferization
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ONNX-MLIR에서 linalg와 krnl을 동시에 bufferization해야 하는 경우의 문제를 해결합니다. One-Shot Bufferization과 Krnl Lowering을 혼합하여 사용하는 IR Lowering 과정을 상세히 설명합니다.
Bufferization for Mixed Linalg and ONNX Operations
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We solve the problem of simultaneously bufferizing linalg and krnl in ONNX-MLIR. We detail the IR lowering process that mixes One-Shot Bufferization and Krnl Lowering.
useLinalgPath 활성화 시 단계별 상세 파이프라인 및 End-to-End 검증
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ONNX-MLIR에서 –use-linalg-path 옵션을 사용할 때 실행되는 3단계 파이프라인과 End-to-End 검증을 위한 driver.cpp 분석을 다룹니다. ONNX에서 Linalg, Affine/SCF, 그리고 최종적으로 LLVM Dialect로의 변환 과정을 상세히 설명합니다.
Detailed Pipeline Stages with useLinalgPath Enabled and End-to-End Validation
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This post covers the 3-stage pipeline executed when using the –use-linalg-path option in ONNX-MLIR and the driver.cpp analysis for End-to-End validation. We detail the transformation process from ONNX to Linalg, Affine/SCF, and finally to LLVM Dialect.
useLinalgPath 활성화 시 단계별 상세 파이프라인 및 End-to-End 검증
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ONNX-MLIR에서 –use-linalg-path 옵션을 사용할 때 실행되는 3단계 파이프라인과 End-to-End 검증을 위한 driver.cpp 분석을 다룹니다. ONNX에서 Linalg, Affine/SCF, 그리고 최종적으로 LLVM Dialect로의 변환 과정을 상세히 설명합니다.
ONNXToLinalg 파이프라인 구축: MatMul 연산 변환 구현
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ONNX-MLIR에서 ONNX Dialect를 Linalg Dialect로 변환하는 파이프라인을 구축하는 과정을 다룹니다. 인프라 구축부터 MatMul 연산의 구체적인 변환 로직 구현, 그리고 IR 변환의 상세 과정까지 단계별로 설명합니다.
ONNXToLinalg Pipeline Construction: MatMul Operation Conversion Implementation
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This post covers the process of building a pipeline to convert ONNX Dialect to Linalg Dialect in ONNX-MLIR. We explain step-by-step from infrastructure setup to the specific conversion logic implementation of MatMul operations, and the detailed IR transformation process.
ONNX-MLIR의 Linalg Dialect 도입: 컴파일 흐름과 최적화 이점
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ONNX-MLIR에서 Linalg Dialect를 도입함으로써 얻을 수 있는 컴파일 흐름의 변화와 최적화 이점에 대해 살펴봅니다. 기존 Krnl 기반 흐름의 한계와 Linalg가 제공하는 구조화된 연산 및 고급 변환 기능을 분석합니다.
ONNX-MLIR Linalg Dialect Integration: Compilation Flow and Optimization Benefits
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This post explores the changes in compilation flow and optimization benefits that can be achieved by introducing Linalg Dialect into ONNX-MLIR. We analyze the limitations of the existing Krnl-based flow and the structured operations and advanced transformation capabilities provided by Linalg.
onnx-mlir란 무엇인가?
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onnx-mlir은 ONNX 모델을 네이티브 코드로 효율적으로 변환하는 오픈 소스 컴파일러입니다. 이 포스트에서는 MLIR, ONNX, 그리고 이 둘의 결합체인 onnx-mlir의 기술적 세부 사항을 심층적으로 다룹니다.
What is an onnx-mlir?
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onnx-mlir is an open-source compiler that efficiently converts ONNX models to native code. This post covers the technical details of MLIR, ONNX, and their combination in onnx-mlir.