MLIR hợp nhất cơ sở hạ tầng cho các mô hình ML hiệu suất cao trong TensorFlow.
Dự án MLIR xác định một đại diện trung gian chung (IR) thống nhất cơ sở hạ tầng cần thiết để thực thi các mô hình học máy hiệu suất cao trong TensorFlow và các khuôn khổ ML tương tự. Dự án này sẽ bao gồm việc áp dụng các kỹ thuật HPC, cùng với việc tích hợp các thuật toán tìm kiếm như học tăng cường. MLIR nhằm mục đích giảm chi phí để mang lại phần cứng mới và cải thiện khả năng sử dụng cho người dùng TensorFlow hiện tại.
// Syntactically similar to LLVM: func @testFunction(%arg0: i32) { %x = call @thingToCall(%arg0) : (i32) -> i32 br ^bb1 ^bb1: %y = arith.addi %x, %x : i32 return %y : i32 }
