在NIR中更好地集成硬件細節，可以通過幾個策略來提高跨平台的計算一致性和效率。首先，可以引入硬件特定的優化參數，這些參數可以根據不同硬件平台的特性進行調整，以確保NIR圖的計算在各平台上都能達到最佳性能。其次，NIR可以考慮實施量化感知訓練（QAT）等技術，以減少由於量化引起的性能損失，這對於在資源受限的硬件上運行模型尤為重要。此外，NIR可以建立一個版本控制系統，類似於ONNX中的操作集（opset）編號，這樣可以在不同版本之間保持一致性，並確保計算的可重現性。最後，通過與硬件開發者的密切合作，NIR可以獲得更深入的硬件特性理解，從而在設計原語時考慮到這些特性，進一步提高計算的一致性和效率。