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XLA : Accelerated Linear Algebra
XLA(加速线性代数)是一款用于GPU、CPU和ML加速器的 开源机器学习(ML)编译器。
XLA 编译器采用流行的 ML框架(如PyTorch、TensorFlow和JAX)中的模型,并对其进行优化,以在包括 GPU、CPU和ML加速器在内的不同硬件平台上 实现高性能执行。
如今,XLA 支持多种机器学习框架前端(包括 PyTorch、TensorFlow 和 JAX),并且是 OpenXLA 项目的一部分。
OpenXLA 项目是一个用于机器学习的开源编译器技术生态系统,由领先的机器学习硬件和软件组织协作开发。
在创建 OpenXLA 项目之前,XLA 是在 TensorFlow 项目中开发的,但基本目标保持不变:
XLA 编译器从 StableHLO 中定义的机器学习框架获取模型图,并将它们编译为适用于各种架构的机器指令。
StableHLO 定义了一个版本化操作集(HLO 表示高级操作),可在机器学习框架和编译器之间提供可移植层。
通常,将模型图转换为针对目标优化的可执行文件的编译过程包括以下步骤:
在此过程中,XA 编译器是模块化的,因为它可以轻松插入替代后端,以以某些新颖的硬件架构为目标。GPU 后端目前通过 LLVM NVPTX 后端支持 NVIDIA GPU。CPU 后端支持多个 CPU ISA。
OpenXLA 是一个社区驱动的开源 ML 编译器生态系统,采用了 XLA、MLIR 和 IREE 的最佳功能。社区存储库存储了 OpenXLA 开发者社区使用的文档:
openxla-discuss
邮件列表- 关于 OpenXLA 项目及其组件的技术和社区对话、社区会议邀请和议程。这是我们的主要渠道。openxla-announce
邮件列表- OpenXLA 项目维护人员不频繁发布的公告,包括项目新闻、事件和主要版本。/xla
聊天/stablehlo
。/iree
。2024-05-30(四)
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