期望Expectation部分：
- 左侧列出了多个流行的机器学习框架，如MXNet、Caffe、ONNX、PyTorch、TensorFlow和Keras。
- 中间是一个“开源机器学习编译器”的图标，暗示这些框架可以通过一个统一的编译器在各种硬件上运行。
- 右侧列出了多个硬件供应商，如ARM、Intel、Xilinx、NVIDIA、GRAPHCORE、AMD和Qualcomm，暗示这些硬件都可以通过开源编译器支持这些框架。
现实Reality部分：
- 左侧只有PyTorch，暗示在实际应用中，可能只有少数框架（如PyTorch）得到了较好的支持。
- 中间列出了几个实际存在的工具和库，如Inductor、TVM、OpenXLA、ONNX Runtime、TensorRT和GLOW，这些工具和库试图解决编译器和硬件支持的问题，但可能没有达到期望中的统一和广泛支持。
- 右侧只有NVIDIA，暗示在实际应用中，可能只有少数硬件供应商（如NVIDIA）得到了较好的支持。
总的来说，这张图片通过对比期望和现实，幽默地指出了机器学习编译器和硬件支持在实际应用中可能存在的局限性和挑战。