अलीबाबा

“ Alibaba में, OpenXLA का इस्तेमाल, Elastic जीपीयू सेवा के ग्राहकों को, बड़े PyTorch मॉडल की ट्रेनिंग देने और उन्हें दिखाने के लिए किया जाता है. हमने OpenXLA इस्तेमाल करने वाले ग्राहकों की परफ़ॉर्मेंस में काफ़ी सुधार देखे हैं. इसमें खास तौर पर, NVIDIA जीपीयू पर GPT2 के लिए 72% और Swin Transformer के लिए 88% स्पीड को बढ़ाया गया है. हमें गर्व है कि हम OpenXLA प्रोजेक्ट के संस्थापक सदस्य हैं. साथ ही, हम ओपन-सोर्स समुदाय के साथ मिलकर एक बेहतर एमएल कंपाइलर डेवलप करने का काम कर रहे हैं, जो Alibaba Cloud के ग्राहकों को बेहतरीन परफ़ॉर्मेंस और उपयोगकर्ता अनुभव देता है.” - यांगकिंग जिया, वीपी, एआई और डेटा ऐनलिटिक्स, Alibaba

Amazon वेब सेवाएं

“हम OpenXLA प्रोजेक्ट का संस्थापक सदस्य बनने को लेकर उत्साहित हैं. यह एआई की मदद करने वाले इन्फ़्रास्ट्रक्चर का ऐक्सेस लोगों के लिए उपलब्ध कराएगा, ताकि इन्हें बेहतर बनाया जा सके. साथ ही, हम ओपन सोर्स समुदाय में भी साथ मिलकर काम कर सकें, ताकि इनोवेशन को बढ़ावा दिया जा सके. AWS में हमारे ग्राहक, AWS Trainium और Infrentia के साथ अपने जनरेटिव एआई ऐप्लिकेशन का इस्तेमाल करते हैं. साथ ही, Newron SDK टूल, एमएल मॉडल को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए XLA पर भरोसा करते हैं, ताकि वे अच्छी परफ़ॉर्मेंस और हर वॉट के हिसाब से सबसे अच्छी परफ़ॉर्मेंस हासिल कर सकें. मज़बूत OpenXLA नेटवर्क की मदद से डेवलपर, लंबे समय तक काम करने वाले मशीन लर्निंग इन्फ़्रास्ट्रक्चर की मदद से, इनोवेटिव सुविधाओं का इस्तेमाल करके, बेहतर परफ़ॉर्मेंस दे सकते हैं. साथ ही, वे यह जान सकते हैं कि उनके कोड को उनकी पसंद के हार्डवेयर पर इस्तेमाल किया जा सकता है.” - नफ़िया ब्शारा, वाइस प्रेसिडेंट और जाने-माने इंजीनियर, AWS

AMD

"हम OpenXLA को आने वाले समय में AMD डिवाइसों (सीपीयू, जीपीयू, AIE) पर लाने को लेकर उत्साहित हैं. हमें इस बात पर गर्व है कि हम इस कम्यूनिटी का हिस्सा हैं. हम ऐसे प्रोजेक्ट को अहमियत देते हैं जिन्हें ओपन गवर्नेंस, सुविधाजनक, और बड़े स्तर पर लागू किया जा सकता है. साथ ही, बेहतरीन सुविधाओं और बेहतरीन परफ़ॉर्मेंस वाले प्रोजेक्ट को भी अहमियत दी जाती है. हम एमएल डेवलपर के लिए ओपन सोर्स नेटवर्क को बढ़ाने के लिए, लगातार साथ मिलकर काम करने की उम्मीद कर रहे हैं.” - एलन ली, कॉर्पोरेट वाइस प्रेसिडेंट, सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट, AMD

किसी भी स्केल पर

"किसी भी स्केल पर Ray जैसी ओपन और स्केलेबल टेक्नोलॉजी डेवलप की जाती हैं. इससे एआई (AI) प्रैक्टिशनर को अपने ऐप्लिकेशन तेज़ी से 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 बड़े लैंग्वेज मॉडल के लिए, हाई-परफ़ॉर्मेंस मॉडल ट्रेनिंग दिखाने के लिए करना है. हम OpenXLA में हिस्सा लेकर बहुत खुश हैं. हमें खुशी है कि ओपन सोर्स की मदद से, अलग-अलग तरह के हार्डवेयर प्लैटफ़ॉर्म पर, एआई पर काम करने की क्षमता को बेहतर तरीके से चलाने में मदद मिलती है. इससे एंट्री में आने वाली रुकावटें कम होती हैं, लागत कम होती है, और एआई (AI) के क्षेत्र को आगे बढ़ाया जा सकता है." - फ़िलिप मॉरिट्ज़, सीटीओ, एनीस्केल

सेब

Apple Inc. स्मार्टफ़ोन, पर्सनल कंप्यूटर, टैबलेट, पहने जाने वाले डिवाइस, और ऐक्सेसरी को डिज़ाइन करता है, बनाता है और मार्केट 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 तरह से शामिल हैं. साथ ही, हम Arm® NeoverseTM के हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर रोडमैप में, OpenXLA की स्थिरता और स्टैंडर्ड की मदद से बेहतर नतीजे पाने की उम्मीद करते हैं.” - पीटर ग्रीनहैल्ग, वाइस प्रेसिडेंट ऑफ़ टेक्नोलॉजी और फ़ेलो, आर्म.

सेरेब्रा

Cerebras में, हम ऐसे एआई ऐक्सेलरेटर बनाते हैं जो सबसे बड़े एआई मॉडल की ट्रेनिंग को भी, तेज़ और आसान बनाने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं. हमारे सिस्टम और सॉफ़्टवेयर लोगों की ज़रूरतों को पूरा करते हैं. साथ ही, मशीन लर्निंग के स्टैंडर्ड फ़्रेमवर्क का इस्तेमाल करके, तेज़ी से डेवलपमेंट, स्केलिंग, और इटरेशन को बढ़ावा देते हैं. OpenXLA, हाई लेवल के एमएल फ़्रेमवर्क को एक ही इंटरफ़ेस के साथ सेरेब्रस वेफ़र-स्केल इंजन की मदद से, लोगों तक पहुंच बढ़ाने और समस्या को हल करने में लगने वाले समय को बढ़ाने में मदद करता है. हम OpenXLA ईकोसिस्टम को GitHub पर

Google

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

ग्राफ़कोर

“हमारी आईपीयू कंपाइलर पाइपलाइन में, XLA को तब से इस्तेमाल किया जा रहा है, जब से इसे सार्वजनिक किया गया है. XLA के प्लैटफ़ॉर्म की स्वतंत्रता और स्थिरता की वजह से, यह नॉवल सिलिकॉन तैयार करने के लिए एक आदर्श फ़्रंटएंड उपलब्ध कराता है. XLA के लचीलेपन की वजह से हम अपने IPU के नए हार्डवेयर को सामने ला पाए और एक से ज़्यादा फ़्रेमवर्क के साथ कला की परफ़ॉर्मेंस हासिल कर पाए. एक दिन में लाखों क्वेरी, XLA के कंपाइल किए गए कोड का इस्तेमाल करने वाले सिस्टम से की जाती हैं. हम OpenXLA के निर्देशन से बहुत खुश हैं और उम्मीद करते हैं कि हम ओपन सोर्स प्रोजेक्ट में अपना योगदान जारी रखेंगे. हमारा मानना है कि आने वाले समय में एआई/एमएल की यह एक अहम भूमिका होगी.” - डेविड नॉर्मन, डायरेक्टर ऑफ़ सॉफ़्टवेयर डिज़ाइन, ग्राफ़कोर

गले लगाता चेहरा

“किसी भी मॉडल को किसी भी हार्डवेयर पर असरदार तरीके से चलाना आसान बनाना, एक बहुत बड़ी तकनीकी चुनौती है. साथ ही, अच्छी मशीन लर्निंग को लोकतांत्रिक बनाना हमारे मिशन का अहम लक्ष्य है. Hugging Face में हमने TensorFlow के टेक्स्ट जनरेट करने वाले मॉडल के लिए, XLA की सुविधा को चालू किया था. साथ ही, हमने तकरीबन 100 गुना तक स्पीड हासिल की. इसके अलावा, हम अपनी Optimum लाइब्रेरी के ज़रिए असली उपयोगकर्ताओं को बेहतरीन अनुभव देने के लिए, फ़्रेमवर्क और हर सिलिकॉन के बीच ओपन सोर्स ब्रिज बनाने के लिए Intel, AWS, Habana, ग्राफ़कोर, AMD, Qualcomm, और Google की इंजीनियरिंग टीमों के साथ मिलकर काम करते हैं. OpenXLA, स्टैंडर्ड बिल्डिंग ब्लॉक का वादा करता है, जिसके आधार पर हम इंटरऑपरेबिलिटी के लिए बहुत ज़रूरी काम कर सकते हैं. साथ ही, हमें फ़ॉलो करने और योगदान देने का बेसब्री से इंतज़ार है!” - मॉर्गन फ़ंटोविज़, मशीन लर्निंग ऑप्टिमाइज़ेशन के हेड, हगिंग फ़ेस

Intel

“Intel में हम सभी लोगों के लिए उपलब्ध एआई को ऐक्सेस करने में भरोसा रखते हैं. Intel सीपीयू, जीपीयू, हबाना गौडी ऐक्सेलरेटर, और OpenVINO के साथ-साथ oneAPI के साथ काम करने वाले एआई सॉफ़्टवेयर, मशीन लर्निंग के वर्कलोड को एक्ज़ास्केल सुपरकंप्यूटर से लेकर बड़े क्लाउड डिप्लॉयमेंट तक हर जगह पहुंचाते हैं. हम ओपनएक्सएलए के अन्य सदस्यों के साथ मिलकर, स्टैंडर्ड-आधारित और कॉम्पोनेंट वाले एमएल कंपाइलर टूल को सपोर्ट करने की कोशिश करते हैं. ये टूल, दुनिया में बदलाव लाने वाले विज्ञान और रिसर्च को तेज़ी से पूरा करने के लिए, अलग-अलग फ़्रेमवर्क और हार्डवेयर एनवायरमेंट में इनोवेशन को बढ़ावा देते हैं.” - ग्रेग लैवेंडर, Intel SVP, सीटीओ और GM के सॉफ़्टवेयर और बेहतर टेक्नोलॉजी ग्रुप

Meta

“रिसर्च में, Meta AI में, हम OpenXLA प्रोजेक्ट की मुख्य टेक्नोलॉजी XLA का इस्तेमाल कर रहे हैं. इसकी मदद से, Cloud TPU के लिए PyTorch मॉडल को चालू किया जा रहा है. इससे हमें कई अहम प्रोजेक्ट की परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने में मदद मिली. हमारा मानना है कि ओपन सोर्स, दुनिया में इनोवेशन को बढ़ावा देता है. साथ ही, हम OpenXLA प्रोजेक्ट का हिस्सा बनने को लेकर उत्साहित हैं.” - सौमिथ चिंतला, लीड मेंटेनर, PyTorch

एनवीआईडीआईए

“OpenXLA प्रोजेक्ट के संस्थापक सदस्य के तौर पर NVIDIA, OpenXLA कम्यूनिटी के साथ एआई/एमएल की बेहतर सुविधाओं पर साथ मिलकर काम करना चाहता है. हमें यह उम्मीद है कि OpenXLA को बड़े पैमाने पर शामिल करने और इसे अपनाने से, एमएल डेवलपर को आधुनिक एआई इन्फ़्रास्ट्रक्चर की मदद से सशक्त बनाया जा सकेगा.” - रोजर ब्रिंगमैन, वीपी, कंपाइलर सॉफ़्टवेयर, NVIDIA.