Ta strona została przetłumaczona przez Cloud Translation API.
Switch to English

MLIR ujednolica infrastrukturę dla wysokowydajnych modeli ML w TensorFlow.

Projekt MLIR definiuje wspólną reprezentację pośrednią (IR), która ujednolica infrastrukturę wymaganą do wykonywania wysokowydajnych modeli uczenia maszynowego w TensorFlow i podobnych strukturach ML. Projekt będzie obejmował zastosowanie technik HPC wraz z integracją algorytmów wyszukiwania, takich jak uczenie się ze wzmocnieniem. MLIR ma na celu zmniejszenie kosztów wprowadzenia nowego sprzętu i poprawę użyteczności dla istniejących użytkowników TensorFlow.
// Syntactically similar to LLVM:
func @testFunction(%arg0: i32) {
  %x = call @thingToCall(%arg0) : (i32) -> i32
  br ^bb1
^bb1:
  %y = addi %x, %x : i32
  return %y : i32
}