Tiramisu-Compiler/tiramisu

解决的问题

Tiramisu 是一个旨在生成快速、可移植且高度优化的数据并行计算的编译器。它简化了编写计算密集型任务（如深度学习、张量代数和图像处理）算法的过程，并确保这些算法无需为每个平台重写代码，即可在不同硬件架构上高效运行。

工作原理

该编译器使用 C++ API（以及 Python 绑定）允许用户定义“Tiramisu 表达式”，以描述算法和期望的优化。它基于多面体模型，能够执行复杂的循环优化和数据布局变换。Tiramisu 随后为特定目标生成优化的机器代码，包括多核 X86 CPU、Nvidia GPU、Xilinx FPGA 以及使用 MPI 的分布式系统。

适用人群

适用于需要在多种计算后端上最大化硬件利用率的高性能计算（HPC）、机器学习和图像处理领域的开发人员和研究人员。

主要亮点

• 多平台支持：支持 CPU、GPU、FPGA 和分布式机器。
• 多面体模型：利用先进的数学模型进行循环和数据布局优化。
• 可扩展架构：设计为便于集成面向新兴硬件的新代码生成器。
• 灵活的 API：提供 C++ API 用于表达算法和优化。