MLIR 统一了 TensorFlow 中高性能 ML 模型的基础设施。
该 MLIR 项目定义了一个通用中间表示 (IR)，它统一了在 TensorFlow 和类似 ML 框架中执行高性能机器学习模型所需的基礎设施。该项目将包括 HPC 技术的应用，以及强化学习等搜索算法的集成。MLIR 的目标是降低引入新硬件的成本，并提高现有 TensorFlow 用户的可用性。
// 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
}
