chakra 的项目扩展与二次开发

1. 项目的基础介绍

Chakra 是一个由 MLCommons 发起的开放和互操作性的基于图的 AI/ML 工作负载表示，旨在促进和加速 AI 软硬件协同设计。Chakra 执行轨迹展示了关键操作，如计算、内存、通信等，以及数据和控制依赖、时间以及资源约束。该项目提供了一个 Chakra 架构和一系列工具，以便各种仿真器、仿真器和回放工具能够收集、分析、生成和采用 Chakra 执行轨迹。

2. 项目的核心功能

• 开放性表示：Chakra 提供了一种开放的图表示方法，支持 AI/ML 工作负载的描述。
• 软硬件协同设计：通过执行轨迹，Chakra 可以帮助开发者在软硬件设计中进行更有效的协同。
• 工具集支持：项目提供了一系列工具，用于收集、分析、生成和采用 Chakra 执行轨迹，便于不同工具间的集成。

3. 项目使用了哪些框架或库？

Chakra 项目主要使用了以下框架或库：

• Python：项目的主要编程语言，用于开发工具和脚本。
• C++：用于性能敏感的部分，以及与硬件相关的组件开发。

4. 项目的代码目录及介绍

项目的主要代码目录如下：

• schema/：包含 Chakra 的定义和架构描述。
• protobuf/：使用了 Protocol Buffers，用于序列化和反序列化 Chakra 执行轨迹。
• src/：项目的主要源代码，包含工具和核心功能的实现。
• tests/：包含对 Chakra 功能的单元测试和集成测试。
• doc/：文档目录，包含了项目的使用指南和开发文档。

5. 对项目进行扩展或者二次开发的方向

• 新增数据源：集成更多的 AI/ML 框架，以支持更广泛的数据源。
• 增强分析工具：开发新的分析工具，以便更深入地理解和优化 AI/ML 工作负载。
• 扩展执行轨迹：增加新的执行轨迹类型，以支持更多样的软硬件协同设计场景。
• 接口优化：优化现有接口，使其更容易与其他工具集成。
• 性能优化：针对特定硬件环境进行性能优化，提升执行效率。