1樓：
TL;DR:
對於普通開發者：將來 TF 執行速度更快，效率更高；更易debug
對於底層硬體開發者：能更加便捷地為 TF 設計硬體支援
對於研究人員：MLIR 是乙個非常優秀的案例
首先先回顧一下這個環節：
MLIR 全稱為Multi-LevelIntermediateRepresentation ，可以把它理解為是乙個「編譯器的編譯器」，而 MLIR 的設計初衷便是為支援日漸複雜的模型的基礎架構提供乙個高效、可拓展的解決方案
因此 MLIR 的設計指標也非常明確：
基本元件、運算元以及資料型別的標準化表示
成為乙個針對不同場景可復用的基礎設施
保持可定製性與可拓展性
通過 MLIR 能夠統一地表示各個層級（這也是ML，Multi-Level的體現）
然後講到 MLIR 的開發受到了 XLA 的啟發( XLA 是 TF 的圖編譯器，編譯後能夠極大地提公升模型效能)，並講到 MLIR 與 XLA 的互動性
具體解釋 MLIR 在 TensorFlow IR，XLA HLO IR 以及 LLVM IR 等幾個層面的互動操作：
最後便是講了 MLIR 的乙個實際案例：基於 MLIR 的新 TF Lite Converter：
這個是在之前講的，但放在能夠幫助理解基於 MLIR 的 TF Lite Converter
在 MLIR 中，TensorFlow IR，XLA HLO IR 以及 LLVM IR 都被抽象成了 MLIR 的一種方言。 在此之前，TensorFlow 的基礎設施技術棧非常的複雜：
MLIR 的出現使得只需要維護一套統一的 IR， 再針對實際需求選擇不同的層級進行修改
最後舉乙個例子，之前 TensorFlow 的主要硬體加速裝置主要為 Nvidia 的 GPU，TF 的後端通過 CUDA C 來操作 GPU，但這也限制了使用 AMD 等其他廠商的 GPU （因為 CUDA 是 Nvidia 的專有軟體，與之對應的是 AMD 的 ROCm）,但 AMD 在2023年發布tensorflow-rocm後，也開始著手於自己的 "ROCDL Dialect"，作為 mlir 的一種方言(dialect)：
以後可以期待通過基於 MLIR 的 AMD GPU 直接執行 TensorFlow（大聲說出 AMD，YES！）
2樓：Xiaoquan Kong
看帖子裡大家從自身的角度講述了各種技術向的東西，那我就從自己角度出發說說社群向的一些感受吧。
從 TensorFlow Dev Summit 官方資料來看「中國的TF User groups是最多的，印度其次」，從城市的數量上來說確實如此。但我所了解的，國內和國外的 TFUG/TensorFlow 社群情況差異很大。
部分國外的 TensorFlow 使用者的活躍度很高：全球最大的TFUG組織在南韓（大約有46K使用者）、印度孟買的 TFUG 使用者數量剛破 2K 大關。國內的 TFUG 使用者相對比較「低調」，參與 TFUG 活動的意願和熱情也比較低，國內 TensorFlow 使用者在國際大舞台露臉比較少。
相比印度 IT 人在 TensorFlow issues 裡面搶活幹的情況，國內的 IT 人在 TensorFlow 舞台上就比較「害羞」了，當然這其中包含了語言障礙（印度英語雖然聽起來奇怪，但用於國際交流還是很流暢的）、基礎設施障礙（Google -> 404 等）、文化（儒家思想鼓勵「內斂」、「低調」的行事風格）等因素。國內IT人技術實力相比國外不弱（甚至可能更強），但由於各種原因導致「茶壺裡煮餃子，有貨倒不出」，希望國內的 IT 人能克服以上的客觀困難，改變主觀思想，積極的參與國際大舞台的「演出」，為自己的實力爭取到「高光時刻」，也是提公升自己實力、增加眼界、拓展職業發展可行性的良好途徑。
3樓：nerdye
還是對人工智慧在端上的應用最感興趣了，畢竟最後能直接影響到大家生活的還是端上的應用。所以Tensorflow Lite和Tensorflow.js，你們要加油哦，別讓你家其他幾個兄弟落下太遠！
4樓：
先預約一波，稍後更新。熬夜看直播啊！
最新版本好像到了2.2吧？前面一直在講ecosystem，包括豐富的library，保留了keras，有現成的extend。
然後誇了一下自家雲上的ai pipleline，當然，這個國內使用比較有難度。貌似TFlite也整合到了Android studio上了。
我比較感興趣的是這個，我是第一次接觸這個概念。
然後就是開發者社群了，這個真的不錯了，對新手也算比較友好了。另外，有約今年的summer of code的嗎？
還有後面開源的那個tensorflowquantum, 真的很厲害了！
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