MLIR 統合了 TensorFlow 內高效能機器學習模型的基礎架構。

MLIR 專案定義了通用的中間表示法 (IR),統合了在 TensorFlow 和類似機器學習架構中執行高效能機器學習模型所需的基礎架構。這項專案將會採用 HPC 技術,並整合強化學習等搜尋演算法。MLIR 的目標是降低啟用新硬體的成本,讓現有的 TensorFlow 使用者可以更更方便地使用。
// 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
}