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O MLIR unifica a infraestrutura para modelos de ML de alto desempenho no TensorFlow.

O projeto MLIR define uma representação intermediária (IR) comum que unifica a infraestrutura necessária para executar modelos de aprendizado de máquina de alto desempenho no TensorFlow e estruturas de ML semelhantes. Este projeto incluirá a aplicação de técnicas de HPC, juntamente com a integração de algoritmos de busca como aprendizado por reforço. O MLIR visa reduzir o custo de criação de novo hardware e melhorar a usabilidade para usuários existentes do TensorFlow.
// 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
}