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TPU-MLIR 正式开源!跟算能一起打造下一代 AI 编译器

近几年,以深度学习为代表的AI技术发展迅猛,深度神经网络广泛应用于各行各业。 算能TPU编译器开源,架起算力硬件和AI框架的桥梁 开发者使用TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle等深度学习框架可以快速训练出自己的AI模型,但这些模型想要部署到TPU、GPU等终端算力设备时,需要将模型中的计算图/算子等输出为低级的机器语言更快地执行,这时AI编译器就有用武之地了。作为框架和硬件之间的桥梁,AI编译器可以实现一次代码开发,各种算力芯片复用的目标。最近,算能也将自己研发的TPU编译工具TPU-MLIR开源了。 TPU-MLIR是一个专注于 AI 芯片的TPU编译器开源工程,提供了一套完整的工具链,可以将不同框架下预训练过的深度学习模型,转化为可以在TPU上运行的二进制文件bmodel,从而实现更高效的推理。 MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)是一种用来构建可重用和可扩展编译基础设施的新方法,由LLVM原作者Chris Lattner在Google工作时期开发,MLIR目的是做一个通用、可复用的编译器框架,解决软件...

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