在计算机科学领域，机器学习已经成为了一个非常火热的研究领域。然而，机器学习不仅仅只是在大型数据集上执行高级分析算法。许多时候，机器学习需要与编程语言结合在一起，才能达到更好的效果。为了满足这一需求，谷歌开发者们在2020年推出了新的工具——CIL（Common MLIR Abstraction for C, C++, and Fortran）。
CIL可以帮助开发者们将机器学习的能力融入到C/C++/Fortran编程语言中。在之前，这些编程语言不支持机器学习。CIL通过引入抽象层来解决这个问题。CIL使用了通用的MLIR（Multi-Level Intermediate Representation）抽象，这个抽象用于表示支持多种编程语言的底层计算图。这样一来，开发者们可以通过使用CIL，将机器学习模型嵌入到C/C++/Fortran代码中，从而实现更高效的程序。
CIL 还带有一系列的工具，比如能够生成MLIR代码，还能够将其转换为生产环境代码。此外，CIL通过提供其MLIR抽象，使得每一种编程语言都能够轻松地使用各自的库。这个抽象层保证了所有支持C/C++/Fortran的库使用同一种机器学习代码，这就意味着，不论开发者们是使用哪一种编程语言，模型代码是均等的。而且，由于CIL提供的MLIR抽象层是通用的，所以任何编程语言都能够轻松地扩展其机器学习功能。
CIL还可以通过其MLIR抽象层，与其他机器学习框架进行无缝对接。无论是谷歌的 TensorFlow，还是微软的CNTK，都可以非常轻松地与 CIL 集成在一起。这极大地提高了开发者们的工作效率，因为他们无需为了使用不同的机器学习框架而重新编写代码。
总之，CIL是一个非常强大的工具，使用它，不仅可以让各种编程语言更好地融入了机器学习的能力，还可以大大提高开发效率。我们相信，CIL将会在机器学习和编程语言领域发挥出更大的作用，让我们一起期待它带来的未来吧！
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