Glow是用于硬件加速器的机器学习编译器和执行引擎。 它被设计用作高级机器学习框架的后端。 编译器旨在允许最先进的编译器优化和神经网络图的代码生成。 该库正在积极开发中。 Github的“问题”部分和“ Wiki页面中描述了项目计划。 伙伴 欢迎和鼓励对Glow的贡献! Glow是与以下合作伙伴合作开发的: 它是如何工作的? Glow将传统的神经网络数据流图降低为两阶段的强类型 。 高级别的IR可使优化器执行特定于域的优化。 低级基于指令的仅地址IR允许编译器执行与内存相关的优化,例如指令调度,静态内存分配和复制消除。 在最低级别,优化器执行特定于机器的代码生成,以利用专门的硬件功能。 Glow具有降低阶段的功能,通过消除在所有目标上实现所有运算符的需求,使编译器能够支持大量的输入运算符以及大量的硬件目标。 降低阶段旨在减少输入空间,并允许新的硬件后端专注于少量的线性代数基元。 设计哲学