随着人工智能技术的飞速发展，计算需求愈发复杂和多样化，导致目前的AI软件生态出现了严重的碎片化问题。至2018年，像TensorFlow、PyTorch、JAX、Glow、ONNX、TensorFlow-Lite、XLA和TVM等多个框架层出不穷，每个框架都设计了各自独特的“AI图”结构和操作符（ops），生态系统分散成众多孤岛，重复造轮子且难以兼容，开发和优化的复杂度大幅提升。在这样的背景下，亟需一种能够统一多种框架和硬件平台的编译器基础设施，以解决计算资源的利用效率和软件开发的门槛问题。MLIR（多级中间表示，Multi-Level Intermediate Representation）应运而生，成为连接各种AI计算图和硬件的桥梁，其诞生不仅延续了LLVM的设计思想，更以模块化、可扩展的架构彻底改变了传统编译器的面貌。MLIR最初是谷歌工程师Chris Lattner在与传奇工程师Jeff Dean的对话中提出的解决方案，旨在打造一个可以跨框架、跨硬件的编译架构，避免每个项目都从头构建编译器的重复劳动。不同于传统的LLVM那种“一刀切”的中间表示，MLIR允许用户定义自己领域的专用方言（dialects），实现协议和操作符的自定义扩展，极大增强了编译器的灵活性和表达能力。
借助方言机制，MLIR能够支持从高层抽象的机器学习模型表示，到针对特定硬件的低层优化指令，多级抽象并存互通，让工程师们可以基于统一框架开发各式各样的编译优化流程。MLIR的设计理念打破了编译器单一语言的桎梏，将编译器基础设施变成一个“构建编译器的框架”，成为多种AI和硬件生态的共同语言。谷歌内部凭借MLIR优化自家TPU芯片以及TensorFlow Lite的移动设备部署，早早展现了其强大潜力和广泛的适用范围。与此同时，谷歌推动MLIR开源，并贡献给LLVM基金会，搭建了开放共建的社区平台。外部开发者和企业迅速采用并拓展MLIR，涵盖量子计算、硬件设计和多个AI项目，例如OpenXLA、Triton和CUDA底层模块都纷纷采用MLIR，显示出其在技术基础设施方面的广泛影响。然而，MLIR虽然在技术层面取得突破，却面临着生态层面的巨大挑战。
封闭性和碎片化是其发展过程中的两大掣肘。硬件厂商和AI框架开发者在共建生态的同时，却因商业竞争硝烟导致方向逐渐分裂。各方在MLIR基础上构建自家的“专属”方言和优化路径，却未能形成统一的行业标准，使得用户体验并不连贯，尤其是在生成式AI（日益热门的大型语言模型）方面，现有MLIR AI方言未能达到NVIDIA CUDA的性能和成熟度，仍有较大提升空间。作为一个编译器框架，MLIR在性能优化机制上具有出色的扩展能力和灵活性，但其内部AI相关模块在实际应用中缺少核心领导力和明确发展愿景，反映出项目早期快速扩张却未能及时统一规划所带来的问题。尽管如此，MLIR依旧拥有业界极具影响力的开发者社区，不断迸发创新活力，推动模块不断演进，迎合新兴计算需求。LLVM基金会新近成立的MLIR专门团队通过完善治理结构和制定清晰的开发章程，加强了社区协作与技术评审，致力于将MLIR的核心基础设施与AI方言进行明确区分，减轻概念混淆，提升贡献的协同性和一致性。
前瞻来看，完善MLIR治理机制、持续优化AI方言、强化多硬件兼容性以及提升开发者使用体验，成为推动这一基础设施迈向民主化AI计算目标的重中之重。同时，MLIR的成功也揭示了整个AI产业软硬件协同创新的复杂性。硬件厂商虽然投入数十亿美元构建高性能ASIC芯片，但软件生态的碎片化和工具链的不完善使得新硬件的价值难以充分释放。相较之下，NVIDIA凭借其CUDA生态的垂直整合策略、深度应用优化和广泛开发者支持，牢牢占据领先位置，成为行业难以撼动的标杆。其他硬件公司面临的难题不仅是技术实现层面，更是战略协作模式和商业激励机制的挑战。可以说，只有当整个产业链从基础设施建设、开发工具、计算架构到应用生态形成合力时，AI计算的民主化才有可能真正实现。
总结来说，MLIR作为一项革命性的编译器基础设施，其模块化架构极大促进了AI计算编译器的灵活开发和跨平台应用，成为技术创新的重要载体。它打破了传统编译器的单一和不可扩展的瓶颈，为未来AI软硬件融合发展提供了强大支撑。然而，生态层面的治理、核心方言的整合、性能优化和用户体验仍是制约其全面普及的关键因素。未来随着社区的持续推进以及治理机制的完善，MLIR有望成为连接多样硬件和AI软件的全球标准，助力实现真正意义上的AI计算民主化，让更多开发者和企业能够利用丰富的软硬件资源，创造出更高效、更开放的智能计算解决方案。
