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विधायक बोली

अवलोकन

विभिन्न हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर लक्ष्य को अलग करने के लिए, MLIR में "बोलियाँ" हैं, जिनमें शामिल हैं:

  • TensorFlow IR, जो TensorFlow रेखांकन में संभव सभी चीजों का प्रतिनिधित्व करता है।
  • XLA HLO IR, जिसे XLA की संकलन क्षमताओं (अन्य चीजों, टीपीयू के बीच आउटपुट के साथ) का लाभ उठाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
  • एक प्रायोगिक affine बोली, जो पॉलीहेड्रल अभ्यावेदन और अनुकूलन पर केंद्रित है।
  • LLVM IR, जिसमें इसके और LLVM के अपने प्रतिनिधित्व के बीच 1: 1 मैपिंग है, ML ML को LLVM के माध्यम से GPU और CPU कोड का उत्सर्जन करने की अनुमति देता है।
  • TensorFlow Lite, जो मोबाइल प्लेटफ़ॉर्म पर चलने वाले कोड का अनुवाद करेगा।

प्रत्येक बोली में परिभाषित परिचालनों का एक समूह होता है, जिन पर आक्रमणकारियों को रखा जाता है, जैसे: "यह एक द्विआधारी ऑपरेटर है, और इनपुट और आउटपुट एक ही प्रकार के हैं।"

MLIR में जोड़ना

MLIR के पास विश्व स्तर पर ज्ञात संचालन (कोई "आंतरिक") की कोई निश्चित / अंतर्निहित सूची नहीं है। बोलियां पूरी तरह से कस्टम प्रकारों को परिभाषित कर सकती हैं, जो कि MLIR LLVM IR प्रकार प्रणाली (जिसमें प्रथम श्रेणी के समुच्चय हैं) जैसी चीजों को मॉडल कर सकती है, एमएल-अनुकूलित त्वरक जैसे कि मात्रात्मक प्रकारों के लिए महत्वपूर्ण डोमेन एब्स्ट्रक्शन, और यहां तक ​​कि स्विफ्ट या क्लैट प्रकार सिस्टम (जो भविष्य में स्विफ्ट / क्लैंग डिक्लेरेशन नोड्स) के आसपास बनाया गया है।

यदि आप एक नए निम्न-स्तरीय संकलक को कनेक्ट करना चाहते हैं, तो आप एक नई बोली और TensorFlow Graph बोली और अपनी बोली के बीच की कमियों को बनाएंगे। यह हार्डवेयर और कंपाइलर निर्माताओं के लिए रास्ता सुचारू करता है। आप एक ही मॉडल में विभिन्न स्तरों पर बोलियों को भी लक्षित कर सकते हैं; उच्च-स्तरीय ऑप्टिमाइज़र IR के अपरिचित भागों का सम्मान करेंगे और इसे संभालने के लिए निम्न स्तर की प्रतीक्षा करेंगे।