MLIR (Multi-Level Intermediate Representation)
개요
MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)은 Google이 TensorFlow/XLA 컴파일러 최적화를 위해 개발한 범용 컴파일러 인프라 구조로, 다양한 수준의 연산(High-Level → Low-Level)을 통합적으로 표현하고 최적화할 수 있는 중간 표현체계(IR)이다. MLIR은 단순히 TensorFlow 전용 기술이 아니라, **모든 도메인별 언어(DSL)**와 하드웨어 타깃 간의 다리 역할을 수행하는 범용 프레임워크로 발전하고 있다.
1. 개념 및 정의
MLIR은 이름 그대로 **‘다단계 중간 표현(Multi-Level IR)’**을 의미한다. 전통적인 컴파일러의 단일 IR 구조와 달리, MLIR은 서로 다른 수준의 추상화 계층(예: 그래프 수준, 연산 수준, 머신 명령 수준)을 동시에 표현할 수 있다.
이를 통해 AI, HPC, FPGA, GPU 등 다양한 컴퓨팅 환경에서 언어-하드웨어 간 추상화 손실 없이 최적화된 코드 생성을 가능하게 한다.
2. 특징
| 항목 | MLIR | 기존 LLVM IR | TensorFlow Graph |
| 계층 구조 | 다단계 IR 지원 | 단일 IR | 고수준 Graph 전용 |
| 확장성 | Operation Dialect 기반 확장 | 고정 구조 | 제한적 확장성 |
| 하드웨어 타깃 | CPU, GPU, TPU, FPGA 등 | 주로 CPU | 특정 플랫폼 전용 |
| 통합성 | 다양한 DSL 및 IR 호환 | 제한적 | 특정 도메인 중심 |
| 최적화 수준 | 고수준~저수준 통합 최적화 | 중간 수준 | 제한적 |
→ MLIR은 LLVM 생태계의 상위 계층으로 작동하며, AI 및 컴파일러 인프라의 표준으로 자리잡고 있다.
3. 구성 요소
| 구성 요소 | 설명 | 예시 |
| Operation (Op) | MLIR의 기본 단위로, 계산 연산을 정의 | AddOp, MatMulOp |
| Dialect | 특정 도메인에 맞는 연산 집합 | Tensor, Linalg, GPU, Affine 등 |
| Pass | IR을 변환 및 최적화하는 단계 | Canonicalization, Loop Fusion |
| Module | 여러 Operation을 포함하는 컨테이너 | Function 단위 구조 |
| Conversion Infrastructure | 서로 다른 Dialect 간 변환 | TF → Linalg → LLVM IR |
→ Dialect 시스템을 통해 TensorFlow, PyTorch, XLA 등 다양한 프레임워크의 IR을 통합 관리할 수 있다.
4. 기술 요소
| 기술 요소 | 설명 | 관련 기술 |
| Dialect System | 사용자 정의 연산 및 타입 확장 | Tensor, GPU, LLVM Dialect |
| Affine Transformations | 루프 및 메모리 접근 최적화 | Polyhedral Model 기반 |
| Multi-Level Lowering | 고수준 IR을 저수준 IR로 단계별 변환 | TF Dialect → LLVM Dialect |
| Pass Manager | 변환/최적화 단계의 제어 시스템 | Compiler Pipeline 구성 |
| Integration with LLVM | 최종 코드 생성을 위한 백엔드 연결 | LLVM IR 및 Backend |
→ MLIR은 다단계 Lowering Pipeline을 통해 DSL 수준의 모델을 하드웨어 친화적 코드로 자동 변환한다.
5. 장점 및 이점
| 구분 | 설명 | 효과 |
| 재사용성 | 공통 IR 인프라 활용 가능 | 다양한 언어 및 플랫폼 통합 |
| 확장성 | 새로운 Dialect 손쉬운 추가 | 도메인별 최적화 구현 용이 |
| 성능 최적화 | 고수준부터 저수준까지 연속적 최적화 | 전체 파이프라인 효율 향상 |
| 하드웨어 적응성 | 다양한 타깃 하드웨어 대응 | AI 전용 가속기와 호환 |
| 생태계 통합 | TensorFlow, PyTorch, ONNX 등과 연동 | 표준화된 컴파일러 아키텍처 |
→ MLIR은 AI 모델 컴파일, 커스텀 하드웨어 대응, 컴파일러 연구 등에서 범용 인프라로 활용되고 있다.
6. 주요 활용 사례 및 고려사항
| 사례 | 내용 | 기대 효과 |
| TensorFlow XLA | MLIR 기반 그래프 최적화 및 코드 생성 | TPU/CPU 효율 극대화 |
| PyTorch Glow | PyTorch 그래프를 MLIR로 변환 | Cross-Platform 실행 가능 |
| ONNX Runtime | 다중 프레임워크 IR 통합 | 표준화된 실행 환경 구축 |
| Compiler Research | 새로운 DSL 및 최적화 연구 | 빠른 프로토타이핑 가능 |
고려사항: Dialect 간 변환 규칙이 복잡하며, 최적화 Pass 설계에는 높은 컴파일러 전문 지식이 필요하다.
7. 결론
MLIR은 언어, 프레임워크, 하드웨어를 하나의 IR 생태계로 통합하는 혁신적 컴파일러 인프라이다. 다단계 IR 구조와 Dialect 시스템을 통해 AI, HPC, FPGA, GPU 등 다양한 분야에서 표준화된 최적화 프레임워크로 자리잡고 있다. 향후 AI 전용 하드웨어 및 컴파일러 자동화 연구의 핵심 기술로 지속 발전할 전망이다.ㅍㅍㅍ