अलीबाबा

“ Alib कुछ में, OpenXLA को Elastic जीपीयू सेवा के ग्राहकों को बड़े PyTorch मॉडल की ट्रेनिंग के लिए और उन्हें उपलब्ध कराने के लिए इस्तेमाल किया जाता है. हमने OpenXLA का इस्तेमाल करने वाले ग्राहकों की परफ़ॉर्मेंस में काफ़ी सुधार देखा है. इसमें खास तौर पर, GPT2 के लिए 72% और NVIDIA जीपीयू पर Swin Transformer के लिए 88% की स्पीड बढ़ाई गई है. हमें खुशी है कि हम OpenXLA प्रोजेक्ट का फ़ाउंडर सदस्य हैं. साथ ही, हम ओपन-सोर्स कम्यूनिटी के साथ मिलकर एक ऐडवांस एमएल कंपाइलर डेवलप करते हैं, जो Alibuba Cloud के ग्राहकों को बेहतरीन परफ़ॉर्मेंस और उपयोगकर्ता अनुभव देता है.” - यांगकिंग जिया, वीपी, एआई, और डेटा ऐनलिटिक्स, Alibuba

Amazon वेब सेवाएं

“हम OpenXLA प्रोजेक्ट का संस्थापक सदस्य बनने के लिए उत्साहित हैं, जो परफ़ॉर्मेंस को बढ़ावा देने वाले, बढ़ाने लायक, और बड़े स्तर पर इस्तेमाल किए जा सकने वाले एआई इन्फ़्रास्ट्रक्चर के ऐक्सेस को आम लोगों के लिए उपलब्ध कराएगा. साथ ही, हम ओपन सोर्स समुदाय के लोगों के साथ मिलकर काम करने की सुविधा को बेहतर बनाने के लिए काम करेंगे. AWS में हमारे ग्राहक, AWS Trainium और Inफ़ेरentia के ज़रिए अपने जनरेटिव एआई ऐप्लिकेशन का इस्तेमाल करते हैं. साथ ही, न्यूरॉन SDK टूल, एमएल मॉडल को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए XLA का इस्तेमाल करते हैं, ताकि वे हर वॉट के हिसाब से अच्छी परफ़ॉर्मेंस और क्लास में सबसे अच्छा परफ़ॉर्म कर सकें. एक मज़बूत OpenXLA नेटवर्क के साथ, डेवलपर एक स्थायी एमएल इन्फ़्रास्ट्रक्चर की मदद से लगातार इनोवेट कर सकते हैं और बढ़िया परफ़ॉर्मेंस डिलीवर कर सकते हैं. साथ ही, वे यह जान सकते हैं कि उनका कोड, उनकी पसंद के हार्डवेयर के साथ इस्तेमाल किया जा सकता है.” - नफ़िया ब्शारा, वाइस प्रेसिडेंट और जानी-मानी इंजीनियर, AWS

AMD

“हम AMD डिवाइसों (सीपीयू, जीपीयू, और एआईई) के बड़े डिवाइसों पर, OpenXLA की आने वाले समय में सुधार करने की दिशा में उत्साहित हैं. हमें गर्व है कि हम इस कम्यूनिटी का हिस्सा हैं. हम ओपन गवर्नेंस, लचीली और बड़े पैमाने पर लागू होने वाले प्रोजेक्ट, आधुनिक सुविधाओं, और बेहतरीन परफ़ॉर्मेंस वाले प्रोजेक्ट को अहमियत देते हैं. हम एमएल डेवलपर के लिए ओपन सोर्स नेटवर्क को बढ़ाने के लिए लगातार साथ मिलकर काम करने की उम्मीद करते हैं.” - एलन ली, कॉर्पोरेट वाइस प्रेसिडेंट, सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट, AMD

कोई भी स्केल

"कोई भी स्केल, Ray जैसी ओपन और स्केलेबल टेक्नोलॉजी डेवलप करता है. इससे एआई का इस्तेमाल करने वालों को, तेज़ी से अपने ऐप्लिकेशन डेवलप करने और उन्हें ज़्यादा से ज़्यादा लोगों के लिए उपलब्ध कराने में मदद मिलती है. हाल ही में, हमने ALPA प्रोजेक्ट के साथ साझेदारी की है. इसका मकसद, OpenXLA का इस्तेमाल करके बड़े पैमाने पर बड़े लैंग्वेज मॉडल के लिए, हाई-परफ़ॉर्मेंस मॉडल की ट्रेनिंग दिखाना है. OpenXLA में हिस्सा लेते हुए हमें बहुत खुशी हो रही है. हमें खुशी है कि इस ओपन सोर्स की कोशिश से, एआई के वर्कलोड को अलग-अलग तरह के हार्डवेयर प्लैटफ़ॉर्म पर बेहतर तरीके से चलाने में मदद मिल रही है. इससे एआई को इस्तेमाल करने में आने वाली दिक्कतों को कम किया जा रहा है और लागत में कमी आई है. साथ ही, एआई के क्षेत्र को तेज़ी से आगे बढ़ाया जा रहा है." - फ़िलिप मॉरिट्ज़, सीटीओ, Anyस्केल

Apple

Apple Inc., स्मार्टफ़ोन, पर्सनल कंप्यूटर, टैबलेट, पहने जाने वाले डिवाइस, और ऐक्सेसरी को डिज़ाइन करता है, बनाता है और उनकी मार्केटिंग करता है. साथ ही, इससे जुड़ी कई तरह की सेवाएं भी बेचता है.

ग्रुप

“OpenXLA प्रोजेक्ट, एमएल सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट को आसान बनाने की दिशा में एक अहम उपलब्धि है. हम OpenXLA मिशन में पूरी मदद कर रहे हैं. हम Arm® NeoverseTM के हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर रोडमैप में, OpenXLA की स्थिरता और स्टैंडर्ड के मुताबिक काम करने की कोशिश कर रहे हैं.” - पीटर ग्रीनहैल, वाइस प्रेसिडेंट ऑफ़ टेक्नोलॉजी और फ़ेलो, आर्म.

सेरेब्रा

“सेरेब्रास में, हम ऐसे एआई ऐक्सेलरेटर बनाते हैं जिन्हें सबसे बड़े एआई मॉडल की ट्रेनिंग को भी आसान और तेज़ी से बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है. हमारे सिस्टम और सॉफ़्टवेयर, लोगों की ज़रूरतों को पूरा करते हैं. इसलिए, स्टैंडर्ड मशीन लर्निंग फ़्रेमवर्क का इस्तेमाल करके, तेज़ी से डेवलपमेंट, स्केलिंग, और इटरेशन को लागू किया जा सकता है. OpenXLA हमारे उपयोगकर्ता की पहुंच को बढ़ाने और समाधान की ज़रूरत को तेज़ी से पूरा करने में मदद करता है. इसके लिए, यह सेरेब्रास वेफ़र-स्केल इंजन को एक सामान्य इंटरफ़ेस से लेकर, हाई लेवल के एमएल फ़्रेमवर्क को इस्तेमाल करने में मदद करता है. हम OpenXLA नेटवर्क को देखकर बहुत खुश हैं. यह नेटवर्क, GitHub पर कम्यूनिटी के साथ जुड़ने, योगदान देने, और इसके इस्तेमाल के लिए उपलब्ध है.” - ऐंडी हॉक, वीपी और प्रॉडक्ट हेड, Cerebras Systems

Google

“ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर, सभी को एआई के क्षेत्र में नई उपलब्धियां हासिल करने में मदद करता है. Google में हम OpenXLA प्रोजेक्ट पर मिलकर काम कर रहे हैं, ताकि ओपन सोर्स को बढ़ावा दिया जा सके. साथ ही, एआई टूल की सुविधा को बढ़ावा दिया जा सके. इससे मशीन लर्निंग की परफ़ॉर्मेंस का स्टैंडर्ड बेहतर होता है, फ़्रेमवर्क और हार्डवेयर के बीच की समस्याएं ठीक होती हैं, और इसे डेवलपर के हिसाब से इस्तेमाल के उदाहरणों के हिसाब से फिर से कॉन्फ़िगर किया जा सकता है. हम OpenXLA कम्यूनिटी के साथ इन टूल को डेवलप करने के लिए उत्साहित हैं, ताकि डेवलपर एआई स्टैक के कई अलग-अलग लेयर को बेहतर बना सकें.” - जेफ़ डीन, सीनियर फ़ेलो और एसवीपी, Google रिसर्च और एआई (AI)

ग्राफ़कोर

“हमारे आईपीयू कंपाइलर पाइपलाइन में, XLA का इस्तेमाल तब से किया गया है, जब से इसे सार्वजनिक किया गया है. XLA के प्लैटफ़ॉर्म की आज़ादी और स्थिरता की बदौलत, यह नए सिलिकॉन के लिए एक बेहतरीन फ़्रंटएंड उपलब्ध कराता है. XLA की सुविधा की वजह से, हम अपने आईपीयू के हार्डवेयर की नई सुविधाओं को दिखा पाए और अलग-अलग फ़्रेमवर्क के साथ आर्ट परफ़ॉर्मेंस हासिल कर पाए. XLA के इकट्ठा किए गए कोड का इस्तेमाल करने वाले सिस्टम, हर दिन लाखों क्वेरी दिखाते हैं. हम OpenXLA के दिशा-निर्देश से खुश हैं और उम्मीद करते हैं कि हम ओपन सोर्स प्रोजेक्ट में योगदान देना जारी रखेंगे. हमारा मानना है कि आने वाले समय में यह AI/ML का एक अहम हिस्सा बनेगा.” - डेविड नॉर्मन, सॉफ़्टवेयर डिज़ाइन के डायरेक्टर, ग्राफ़कोर

गले लगाता चेहरा

“किसी भी हार्डवेयर पर किसी भी मॉडल को असरदार तरीके से चलाना आसान बनाना, एक बहुत बड़ी तकनीकी चुनौती है. साथ ही, अच्छी मशीन लर्निंग को आम लोगों के लिए उपलब्ध कराने के हमारे मिशन का एक अहम लक्ष्य है. Hugging Face में हमने TensorFlow के टेक्स्ट जनरेट करने वाले मॉडल के लिए XLA की सुविधा चालू की थी. साथ ही, इसकी स्पीड करीब 100 गुना हो गई थी. इसके अलावा, हम अपनी Optimum लाइब्रेरी के ज़रिए असली उपयोगकर्ताओं को बेहतरीन परफ़ॉर्मेंस देने के लिए, Intel, AWS, Habana, Gracore, AMD, Qualcomm, और Google की इंजीनियरिंग टीमों के साथ मिलकर काम करते हैं. ये टीमें, फ़्रेमवर्क और हर सिलिकॉन के बीच ओपन सोर्स ब्रिज बनाती हैं. OpenXLA स्टैंडर्ड बिल्डिंग ब्लॉक का वादा करता है, जिस पर हम बहुत ज़रूरी इंटरऑपरेबिलिटी बना सकते हैं और हम फ़ॉलो करने और योगदान देने के लिए बेसब्री से इंतज़ार कर रहे हैं!” - मॉर्गन फ़नटोविच, मशीन लर्निंग ऑप्टिमाइज़ेशन के हेड, हगिंग फ़ेस

Intel

“Intel में हम लोकतांत्रिक तौर पर उपलब्ध एआई को ऐक्सेस करने में यकीन रखते हैं. Intel CPU, जीपीयू, हवाना गौडी ऐक्सेलरेटर, और OpenVINO के साथ-साथ OneAPI की मदद से काम करने वाले एआई सॉफ़्टवेयर की मदद से, मशीन लर्निंग का वर्कलोड एक्ज़ास्केल सुपरकंप्यूटर से लेकर बड़े क्लाउड डिप्लॉयमेंट तक पर पहुंचा जा सकता है. हम OpenXLA के अन्य सदस्यों के साथ मिलकर, स्टैंडर्ड पर आधारित एमएल कंपाइलर टूल को सपोर्ट करना चाहते हैं. ये टूल, कई फ़्रेमवर्क और हार्डवेयर एनवायरमेंट में इनोवेशन को बढ़ावा देते हैं, ताकि दुनिया में बदलाव लाने वाले विज्ञान और रिसर्च को बढ़ावा दिया जा सके.” - ग्रेग लैवेंडर, Intel SVP, सॉफ़्टवेयर ऐंड ऐडवांस टेक्नोलॉजी ग्रुप के सीटीओ और जीएम

Meta

“Meta AI में रिसर्च के दौरान, हम OpenXLA प्रोजेक्ट की मुख्य टेक्नोलॉजी XLA का इस्तेमाल कर रहे हैं. इससे हम Cloud TPU के लिए PyTorch मॉडल को चालू कर पा रहे हैं. साथ ही, हम अहम प्रोजेक्ट की परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने में सफल रहे हैं. हमारा मानना है कि ओपन सोर्स, दुनिया में इनोवेशन की रफ़्तार को बढ़ाता है और हम OpenXLA प्रोजेक्ट का हिस्सा बनने के लिए उत्साहित हैं.” - सौमिथ चिंतला, लीड मेंटेनर, PyTorch

एनवीआईडीआईए

“OpenXLA प्रोजेक्ट के फ़ाउंडर के तौर पर NVIDIA, OpenXLA कम्यूनिटी के साथ एआई/एमएल की बेहतर सुविधा पर मिलकर काम करना चाहता है. हमें भरोसा है कि OpenXLA के बड़े पैमाने पर यूज़र ऐक्टिविटी और इसे अपनाने से, एमएल डेवलपर को आधुनिक एआई इन्फ़्रास्ट्रक्चर की मदद से सशक्त बनाया जा सकेगा.” - रोजर ब्रिंगन, वीपी, कंपाइलर सॉफ़्टवेयर, NVIDIA.