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MLIR vereinheitlicht die Infrastruktur für Hochleistungs-ML-Modelle in TensorFlow.

Das MLIR- Projekt definiert eine Common Intermediate Representation (IR), die die Infrastruktur vereinheitlicht, die für die Ausführung von Hochleistungsmodellen für maschinelles Lernen in TensorFlow und ähnlichen ML-Frameworks erforderlich ist. Dieses Projekt umfasst die Anwendung von HPC-Techniken sowie die Integration von Suchalgorithmen wie dem verstärkten Lernen. MLIR zielt darauf ab, die Kosten für die Einführung neuer Hardware zu senken und die Benutzerfreundlichkeit für vorhandene TensorFlow-Benutzer zu verbessern.
// 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
}