TensorFlow 能够以多种不同的方式运行,如:
谷歌的 MLIR(或称为多级别中介码)是一种表示格式和编译器实用工具库,介于模型表示和低级编译器/执行器(二者皆可生成硬件特定代码)之间,在生产质量组件的支持下,能够对优化编译器设计与实现进行全新探索。据了解,MLIR 深受 LLVM 的影响,并不折不扣地重用其许多优秀理念,比如拥有灵活的类型系统,可在同一编译单元中表示、分析和转换结合多层抽象的图等——这些抽象包括 TensorFlow 运算、嵌套的多面循环区域乃至 LLVM 指令和固定的硬件操作及类型。
MLIR 没有众所周知的固定或内置的操作列表(无 “内联函数”)。方言可完全定义自定义类型,即 MLIR 如何对 LLVM IR 类型系统(拥有一流汇总)、域抽象(对量化类型等经机器学习 (ML) 优化的加速器有着重要意义),乃至未来的 Swift 或 Clang 类型系统(围绕 Swift 或 Clang 声明节点而构建)进行建模。
另外值得一提的是,虽然 MLIR 充当 ML 的编译器,但它同样支持在编译器内部使用机器学习技术。MLIR 的扩展性有助于探索代码降阶策略,并在抽象之间执行逐步降阶。
具体开源链接:
GitHub 代码库
https://github.com/tensorflow/mlir
教程
https://github.com/tensorflow/mlir/blob/master/g3doc/Tutorials/Toy/Ch-1.md
演讲稿
https://drive.google.com/file/d/1hUeAJXcAXwz82RXA5VtO5ZoH8cVQhrOK/view
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