ML コンパイラ（TVM / Glow / PlaidML）

pytorch などの計算グラフを受け取り、多様なハードウェア向けに最適化・コード生成する深層学習コンパイラ群。一般的なcompiler-optimizationの手法を NN の演算グラフに適用する。

主要なもの

• TVM: “An Automated End-to-End Optimizing Compiler for Deep Learning”（Chen et al., OSDI 2018）。エンドツーエンドの自動最適化コンパイラ。
• Glow: PyTorch のグラフコンパイラ。最適化パス群を備える。
• PlaidML: CUDA 等にロックインしない ML バックエンド。MLIR を採用し、Stripe（Nested Polyhedral Model による Tensor Compilation）を拡張した IR を持つ。Metal や RNN にも対応。

関連トピック

• モデル圧縮: MPDCompress は重み行列を置換行列でブロックごとに分離（Subgraph separation）し、GPU でのブロック計算を効率化する。
• 推論高速化の実践的応用は realtime-vla（VLA 推論を Triton カーネル + CUDA Graph で最適化）に連なる。

関連

• pytorch / compiler-optimization / realtime-vla
• _moc-ml-robotics（ml-robotics クラスタの atomic ノート群）