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概述
Torch-MLIR 作为一个编译器支持将pytorch生态转换到MLIR生态，本文基于Torch-MLIR 开源项目?对它的主要工作流程，以及涉及到的MLIR主要概念进行了分析说明
架构
上面的架构图说明从Pytorch生态有多条pipeline可以转换到MLIR的世界，本文主要介绍
TorchScript -> MLIR Converter -> Torch Dialect -> Linalg Tensor 这条pipeline
举个栗子
torch-mlir 工作流程
动画展示了一个Pytorch模型 -> TorchScript IR 经过Torch-MLIR Importer后进入到MLIR世界的详细过程
IR转换详解
上图说明了Pytorch模型代码 ->TorchScript IR -> TorchDialect IR 的转换对应关系
OpConversion代码分析
上图以OpConversionPattern代码为例，说明了TorchDialect IR 中的torch.aten.mm Op 转换到LinalgDialect Op的过程
核心时序
?Torch-MLIR从Python应用、初始化、MLIR Converion Framework注册与回调、Dialect & Op Convert Pass 的核心时序图如上
Linalg Generic Op说明
理解Linalg Dialect的Op才能对Torch Dialect Op做对应的转换，而Linalg Generic Op又是最重要的一个Op，用一个详细的例子对它说明如下：
Code Gen VS LibCall?
Code Gen：用一堆IR生成另外一堆表达同样计算语义的IR
LibCall: 用一个API调用时序一堆IR的计算，比如用cublasSgemm 计算矩阵乘法
