・Bridge/Importer : Deep Learning Framework や ONNX のモデルを nGraphの内部IR表現にする ・nGraph Core : 入力グラフから nGraphの内部IR表現を構築する ・Hyper Transformer / (sub graph partiition) ：ヘテロな環境でのグラフ分割や割り当てをやるー。 ・IA Transformer/NNP Transformer : これって、IA系 / NNP (Nervana)系ハードウェアに特化したIRの変形 ・バックエンド : めちゃいっぱいある
nGraphの特徴は、バックエンドが豊富ということです。
この部分を nGraph stack と呼んでいるようです。 x86CPUのKernel APIとしては、 ・nGraph Kernels ・MKL DNN ・Eigen ・MLSL Subgraph APIとしては、 ・JITers ・Halide ----- キター、Halide その下のCPU実行では、OpenMPやTBB Flow Graphを使っています。
その他に
・NNP Transformer => Argon ・iGPU Transformer => clDNN ・nGPU Transformer => CUDA/cuDNN ・PlaidML Transformer => LLVM / OpenCL / OpenGL / CUDA
