Trang này được dịch bởi Cloud Translation API.
Switch to English

MLIR thống nhất cơ sở hạ tầng cho hiệu suất cao mô hình ML trong TensorFlow.

Các MLIR dự án xác định một đại diện trung gian thông thường (IR) mà thống nhất cơ sở hạ tầng cần thiết để thực hiện mô hình học máy tính hiệu suất cao trong TensorFlow và khung ML tương tự. Dự án này sẽ bao gồm việc áp dụng các kỹ thuật HPC, cùng với tích hợp các thuật toán tìm kiếm như học tăng cường. Mục đích MLIR để giảm chi phí để đưa lên phần cứng mới, và cải thiện khả năng sử dụng cho người dùng TensorFlow hiện có.
// 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
}