انضم إلى TensorFlow في مؤتمر Google I / O ، 11-12 مايو سجل الآن

توحد MLIR البنية التحتية لنماذج ML عالية الأداء في TensorFlow.

و MLIR يحدد المشروع التمثيل الوسيط المشترك (IR) أن يوحد البنية التحتية المطلوبة لتنفيذ نماذج تعلم آلة عالية الأداء في TensorFlow والأطر ML مماثلة. سيشمل هذا المشروع تطبيق تقنيات HPC ، إلى جانب تكامل خوارزميات البحث مثل التعلم المعزز. تهدف MLIR إلى تقليل تكلفة إحضار أجهزة جديدة ، وتحسين قابلية الاستخدام لمستخدمي TensorFlow الحاليين.
// 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
}