quinta-feira, 19 de março de 2020
As chegadas do LLVM criam alterações no sistema para facilitar o uso do MLIR em projetos fora da árvore
Confira !!
Desde que foi lançada pelos engenheiros do Google no ano passado e posteriormente integrada ao ecossistema do LLVM, a representação intermediária do MLIR rapidamente ganhou interesse tanto entre os projetos do LLVM quanto com outros usuários externos.
O MLIR foi projetado com um hardware heterogêneo e aprendizado de máquina em mente . O TensorFlow e outros foram reformulados para oferecer suporte ao MLIR entre outros 'usuários' fora da árvore e, certamente, estão a caminho com esse RI projetado por Chris Lattner e outros.
Graças ao LLVM, também houve esforços como executar o MLIR no Vulkan / SPIR-V e seguir o caminho do MLIR no suporte ao aprendizado de máquina no Vulkan , entre outros casos de uso interessantes.
Ao tornar mais fácil para projetos fora da árvore empregar o MLIR, a base de código do LLVM adicionou os bits CMake para o tratamento de informações de configuração a um projeto fora da árvore. A infraestrutura do LLVM já existe para outros projetos de software que procuram empregar o LLVM para que possam ser importados como um destino do CMake. Agora, da mesma forma, os bits CMake estão disponíveis para o MLIR a partir deste envio .
A adoção e a evolução do MLIR certamente serão interessantes de assistir em 2020. Quem ainda não conhece o MLIR ainda pode ver esta postagem no blog Tensorflow com mais detalhes desde quando foi aberta em abril de 2019.
Fonte
Até a próxima !!
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