O MLIR unifica a infraestrutura para modelos de ML de alto desempenho no TensorFlow.
O projeto MLIR define uma representação intermediária (IR) comum que unifica a infraestrutura necessária para executar modelos de aprendizado de máquina de alto desempenho no TensorFlow e estruturas de ML semelhantes. Este projeto incluirá a aplicação de técnicas de HPC, juntamente com a integração de algoritmos de busca como aprendizado por reforço. O MLIR visa reduzir o custo de criação de novo hardware e melhorar a usabilidade para usuários existentes do TensorFlow.
// 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 }
