תודה שהתכווננת ל-Google I/O. צפה בכל ההפעלות לפי דרישה צפה לפי דרישה

MLIR מאחד את התשתית לדגמי ML בעלי ביצועים גבוהים ב-TensorFlow.

פרויקט MLIR מגדיר ייצוג ביניים משותף (IR) המאחד את התשתית הנדרשת לביצוע מודלים של למידת מכונה בביצועים גבוהים ב-TensorFlow ובמסגרות ML דומות. פרויקט זה יכלול יישום של טכניקות HPC, יחד עם אינטגרציה של אלגוריתמי חיפוש כמו למידת חיזוק. MLIR שואפת להפחית את העלות להעלות חומרה חדשה ולשפר את השימושיות עבור משתמשי TensorFlow קיימים.
// 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
}