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MLIR은 TensorFlow에서 고성능 ML 모델을 위한 인프라를 통합합니다.

MLIR 프로젝트는 TensorFlow 및 유사한 ML 프레임워크에서 고성능 머신러닝 모델을 실행하는 데 필요한 인프라를 통합하는 일반적인 중간 표현(IR)을 정의합니다. 이 프로젝트에는 강화 학습과 같은 검색 알고리즘의 통합과 함께 HPC 기법의 적용이 포함됩니다. MLIR의 목표는 새로운 하드웨어를 도입하는 비용을 줄이고 기존 TensorFlow 사용자의 사용성을 향상하는 데 있습니다.
// 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
}