近期，算能开源了 AI 编译器项目 TPU-MLIR，并同步至 GitLink 平台，成为社区首个基于 MLIR 的开源项目。 兼容 ONNX 一次编写多处复用，算能 AI 编译器开源#TPU-MLIR 是一个专注于 AI 处理器的 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。 AI 处理器出来之前，做 AI 框架的主要围绕 CPU、GPU 做，自行开发 kernel、调用 cudnn 就能解决框架和处理器的对接问题，随着 AI 处理器架构越来越多样，对编译器的需求也开始 ...

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。 一、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，各种算力处理器复用的目标。最近，算能也将自己研发的 TPU 编译工具 TPU-MLIR 开源了。 TP ...