谷歌tensorflow機器學習框架的工程師透露了乙個子專案mlir，該子專案旨在成為機器學習框架的通用中間語言。
mlir是multi-level intermediate representation的縮寫，它將允許使用tensorflow和其他機器學習庫的專案編譯為更有效的**，從而最大程度地利用基礎硬體。 而且，mlir可以及時被編譯器普遍使用，從而將其優化優勢擴充套件到機器學習專案之外。
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mlir不是像c ++或python這樣的語言。 它代表了這些高階語言和機器**之間的中間編譯步驟。 編譯器框架llvm使用其自身的中間表示或ir。 llvm的創始人之一chris lattner是mlir的共同創始人。 使mlir成為llvm聯合專案可能是擴大其採用範圍的一種方式。
在本月初的eurollvm會議上的幻燈片演示中，lattner和google研究員tatiana shpeisman解釋了tensorflow如何在內部生成多個ir，但是這些不同的ir不會彼此受益。 mlir為所有這些tensorflow子系統提供了乙個單一的標準ir。 tensorflow當前正在遷移以在內部使用mlir。
mlir可以提供的另乙個好處是並行編譯。 mlir旨在允許編譯器並行處理不同的**段，從而使機器學習模型以及其他型別的應用程式可以更快地投入生產。
mlir可以為機器學習之外的語言和框架提供其他好處。 例如，基於swift和rust的llvm語言必須開發自己的內部ir，因為這些語言中使用的許多優化無法用llvm表示。 mlir可以提供一種表達這些優化的標準方法，然後可以將其重新用於其他語言。
mlir專案是開源的。 想要生成mlir的人可以使用官方規範 。
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