XLA (Accelerated Linear Algebra) ist ein Open-Source-Compiler für maschinelles Lernen. Der XLA-Compiler verwendet Modelle aus gängigen Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und JAX und optimiert sie für eine leistungsstarke Ausführung auf verschiedenen Hardwareplattformen, einschließlich GPUs, CPUs und ML-Beschleunigern.
Im Rahmen des OpenXLA-Projekts wird XLA gemeinsam von branchenführenden ML-Hardware- und -Softwareunternehmen entwickelt, darunter Alibaba, Amazon Web Services, AMD, Apple, Arm, Google, Intel, Meta und NVIDIA.
Hauptvorteile
Überall entwickeln: XLA ist bereits in führende ML-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und JAX integriert.
Überall ausführen: Triton unterstützt verschiedene Back-Ends, darunter GPUs, CPUs und ML-Beschleuniger. Außerdem ist eine Plug-in-Infrastruktur vorhanden, um die Unterstützung für weitere Back-Ends hinzuzufügen.
Leistung maximieren und skalieren: Die Leistung eines Modells wird mit produktionsgetesteten Optimierungsdurchläufen und automatisierter Partitionierung für den Modellparallelismus optimiert.
Komplexität beseitigen: Mit der Leistungsfähigkeit von MLIR werden die besten Funktionen in einer einzigen Compiler-Toolchain kombiniert, sodass Sie nicht mehrere domänenspezifische Compiler verwalten müssen.
Zukunftsfähig: Als Open-Source-Projekt, das in Zusammenarbeit mit führenden Anbietern von ML-Hardware und ‑Software entwickelt wurde, ist XLA auf dem neuesten Stand der ML-Branche.
Dokumentation
Weitere Informationen zu XLA finden Sie in den Links auf der linken Seite. Wenn Sie XLA-Entwickler sind, sollten Sie mit der XLA-Architektur beginnen und sich dann zum Beitragen informieren.