为什么需要 AI 编译器
随着硬件技术的不断进步，进入了一个新的计算加速时代，这个时代的硬件平台变得越来越复杂和多层次。现代计算加速平台采用了多层架构，包括标量、向量、多核、多包、多机架等不同层次的并行处理能力。这种设计不仅提高了性能，也增加了硬件设计的复杂性。同时，现代计算平台的架构设计是明确的，意味着开发者可以清楚地识别和利用不同层次的计算资源。每个级别的性能特征都是明确的，如向量处理的高吞吐量、多核处理的并行能力等，这有助于开发者针对特定任务优化软件。显式架构还意味着资源管理和任务调度是明确和可控的。开发者可以根据任务的需求，明确地分配计算资源。这种多层次和显式的架构设计，使得现代计算加速平台能够提供前所未有的计算能力和灵活性。然而，这也要求开发者具备更深入的硬件知识，以及更高级的编程技能，以便有效地为这些平台开发和优化软件。
硬件的异构计算特性也日益显著，特别是在高端 SoCs 和 FPGAs 中，集成了特定领域的加速器，这些加速器针对特定类型的计算任务进行了优化。这种异构计算不仅提高了特定任务的处理速度，也为硬件设计带来了新的挑战。
许多加速器的 IP（知识产权）现在是可配置的，这意味着可以根据不同的应用需求进行定制。可选的扩展、分块计数、内存层次结构等都可以根据需要进行调整，以满足特定的性能和功能要求。
这些硬件进步为提高计算性能提供了强大的工具，但同时也带来了软件开发方面的挑战。开发者如何为这些复杂的硬件平台编写软件，尤其是在面对多级显式内存架构和异构计算特性时。其次，面对硬件平台的快速迭代，开发者如何承担得起为特定硬件代际编写软件的成本？这涉及到软件的可移植性和可重用性问题。总之，现代硬件的发展为软件开发带来了前所未有的挑战。开发者需要不断学习和适应这些复杂的硬件平台，同时采用创新的编程方法和技术，以充分利用硬件的潜力，开发出高效、可移植且成本效益高的软件解决方案。
随着计算技术的飞速发展，迫切需要下一代编译器来满足现代硬件和软件开发的需求。这些编译器将面临一系列新的挑战和机遇，以支持日益复杂的计算环境，如图8-1所示。
图8-1 编译器将面临一系列新的挑战和机遇，以支持日益复杂的计算环境
首先，下一代编译器需要提供硬件抽象，以跨越多样化的加速器。随着 GPU、FPGA、ASIC 等不同类型的加速器的出现，编译器必须能够抽象出硬件的具体细节，为开发者提供一个统一的编程接口。这样，开发者就可以专注于算法和应用的开发，而不必深入了解底层硬件的复杂性。
其次，编译器必须支持异构计算平台。现代计算系统常常包含多种类型的处理器和加速器，它们各自擅长处理不同类型的任务。下一代编译器需要能够识别这些平台的特性，并有效地调度和优化任务，以实现最佳的性能和资源利用率，如图8-2所示。
图8-2 编译器必须支持异构计算平台
此外，随着特定领域计算需求的增长，领域特定语言（DSL）和编程模型变得越来越重要。这些语言和模型为特定类型的应用提供了定制化的编程环境，使得开发者可以更高效地表达和优化算法。下一代编译器需要支持这些 DSL，并能够将它们映射到底层硬件上，以实现高性能的执行。
最后，下一代编译器还需要确保基础设施的质量、可靠性和可扩展性。随着软件系统变得越来越复杂，编译器生成的代码必须经过严格的测试和验证，以确保其质量和性能。同时，编译器本身也需要具备高度的可扩展性，以适应不断变化的硬件环境和应用需求。
当前 AI 编译器领域的竞争非常激烈，众多参与者正致力于开发和优化针对不同异构计算平台的编译器。随着硬件技术的多样化，包括 GPU、FPGA、ASIC、以及多核 CPU 等在内的各种加速器和处理器，市场上涌现了一大批企业和研究机构，它们专注于为不同平台提供定制化的编译器解决方案。这些参与者不仅包括传统的硬件制造商和软件开发商，还有许多初创公司，它们都在积极探索如何通过创新的编译技术来提高性能、降低能耗，并简化异构平台上的软件开发过程。这种多元化的竞争环境推动了编译器技术的快速发展，为开发者提供了丰富的工具和选择，同时也为整个行业带来了前所未有的活力和创新，如图8-3所示。
图8-3 需要确保基础设施的质量、可靠性和可扩展性
总之，下一代编译器的开发是应对现代计算挑战的关键。它们将为开发者提供强大的工具，以支持多样化的硬件加速器、异构计算平台、领域特定语言和可扩展的基础设施。通过这些工具，开发者将能够更高效、更可靠地开发和部署软件，推动计算技术的进步。
然而现实情况远没有这么乐观，当前主要开发编译器的还是这些卖芯片的公司，他们彼此是竞争关系，因此为了保持其短时间内的技术壁垒，绝大多数代码并不开源，并且彼此之间并不兼容。甚至不同编译器的质量差异巨大，这使得当前异构计算平台是十分碎片化的。并不利于软件开发者。
