TPUMLIR 主要目标与开发计划

本文介绍TPU-MLIR的开发方向,包括主要目标、计划等等

主要目标#

  • 保持定期同步最新的llvm-project
  • 持续维护高质量、易测试和文档化的功能模块
  • 支持深度学习框架:ONNX、TFLite、Caffe
  • 持续支持各种各样的神经网络模型,比如resnet、yolo、ssd、bert等等
  • 持续跟踪最新的MLIR编译器技术,并有效的应用到本工程中
  • 支持各种各样的处理器类型,特别是算能的TPU处理器,包括BM1684X、BM1684、CV18XX、Athena2等等
  • 保证充分发挥处理器的性能,以及高精度,特别是INT8量化模型
  • 支持各种有利于开发的便捷工具,方便调试或提升开发效率

开发计划【2022-2023】#

注:
处理器 产品
BM1684X SC7, SE7
BM1684 SC5, SG6, SE6, SE5, SM5
CV18XX CV1838, CV1835, CV1826, CV1825, CV1823, CV1821, CV1820, CV1813H, CV1812H, CV1811H, CV1810H, CV1812C, CV1811C
Athena2 on going