সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।

MLIR TensorFlow-এ উচ্চ-পারফরম্যান্স এমএল মডেলের পরিকাঠামো একীভূত করে।

MLIR প্রকল্প একটি সাধারণ মধ্যবর্তী প্রতিনিধিত্ব (IR) সংজ্ঞায়িত করে যা TensorFlow এবং অনুরূপ ML ফ্রেমওয়ার্কগুলিতে উচ্চ কার্যকারিতা মেশিন লার্নিং মডেলগুলি চালানোর জন্য প্রয়োজনীয় পরিকাঠামোকে একীভূত করে। রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং-এর মতো সার্চ অ্যালগরিদমের ইন্টিগ্রেশন সহ এই প্রজেক্টে HPC কৌশলের প্রয়োগ অন্তর্ভুক্ত থাকবে। MLIR-এর লক্ষ্য নতুন হার্ডওয়্যার আনতে খরচ কমানো, এবং বিদ্যমান TensorFlow ব্যবহারকারীদের জন্য ব্যবহারযোগ্যতা উন্নত করা।
// 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
}