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模块化：第二部分：提高大型AI模型的开发速度
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原文英文，约700词，阅读约需3分钟。
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内容提要
MLIR的新的二进制编码使得操作更紧凑高效，提高了工具链和开发流程的速度和性能。二进制编码加快了序列化速度，减少了内存消耗，使得基于MLIR的工具和基础设施更高效。
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关键要点
- MLIR引入了新的二进制编码，提高了操作的紧凑性和效率。
- 新的二进制格式替代了之前的文本序列化格式，提升了开发流程的速度。
- MLIR的通用性使得编码过程几乎变得简单，所有操作使用相同的编码结构。
- 添加二进制编码后，工具链和开发工作流程显著加快，内存使用大幅减少。
- 从TensorFlow序列化模型到运行时输入格式的编译速度提高了约1.8-2倍。
- TF序列化模型处理速度几乎瞬时，主要时间花费在将大权重数据写入磁盘上。
- 二进制编码使得序列化速度显著提升，读取大型模型的文本数据耗时约5秒，而读取二进制数据不到10毫秒。
- 二进制序列化的内存映射能力和资源分离显著降低了内存消耗，编译过程中的内存使用减少。
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