吴建明,博士，毕业于上海交通大学，专业方向是模式识别与智能系统 。 长期从事人工智能芯片设计、TVM/LLVM编译器、AI框架、自动驾驶、计算机视觉 、图像识别、深度学习、摄像头/相机算法、机器学习、人工智能、视频编解码、芯片制造、嵌入式系统、计算机软件等领域的研发工作。主持或参与过30多项产品研发；参与了国家自然基金、上海市科委项目，并在核心期刊发表11篇论文，其中8篇是第一作者，著有《AI芯片开发核心技术详解》《LLVMM编译器原理与实践》《TVM编译器原理与实践》。

MLIR是一个新型的AI编译器，被广泛地应用于各种产品研发中，在企业与学术研究中有很大的影响，但是，目前国内外还找不到MLIR专著，本书试图弥补这个空缺。

本书全面解析MLIR所有主要功能，帮助读者理解MLIR工作原理，以及使用MLIR对深度学习与机器学习进行的优化与部署。全书共11章，包括多用MLIR多层中间表示构建编译器、MLIR编译器基础、MLIR编译器功能模块、MLIR方言技术、TPU-MLIR开发技术分析、MLIR中间表示与编译器框架、MLIR代码生成技术、MLIR的后端编译过程、Buddy-MLIR 工程技术解析、TPU-MLIR开发实践与IREE编译流程与开发实践。各章除了包含重要的知识点和实践技能外，还配备了精心挑选的典型案例。

本书适合从事AI算法、软件、编译器开发，以及硬件开发等专业的工程技术人员、科研工作人员、高校师生、技术管理人员等读者阅读，也可以作为编译器相关专业高等院校的参考用书。