alibaba

„W Alibaba klienci korzystający z OpenXLA mogą korzystać z usługi Elastic GPU Service do trenowania i obsługi dużych modeli PyTorch. Zaobserwowaliśmy znaczną poprawę wydajności w przypadku klientów korzystających z formatu OpenXLA. Znacznie przyspieszyliśmy o 72% w przypadku tagów GPT2 i o 88% w przypadku procesorów graficznych NVIDIA. Jesteśmy dumni z tego, że jesteśmy członkiem-założycielem projektu OpenXLA. Współpracujemy ze społecznością open source nad opracowaniem zaawansowanego kompilatora systemów uczących się, który zapewni klientom Alibaba Cloud doskonałą wydajność i wygodę użytkowania”. Yangqing Jia, wiceprezes ds. AI i analizy danych, Alibaba

Amazon Web Services

„Cieszymy się, że jesteśmy członkiem-założycielem projektu OpenXLA, który upowszechni dostęp do wydajnej, skalowalnej i rozległej infrastruktury AI, a także umożliwi dalszą współpracę w ramach społeczności open source w celu zwiększania innowacyjności. W AWS nasi klienci skalują swoje aplikacje wykorzystujące generatywną AI za pomocą AWS Trainium i Inferentia, a nasz pakiet Neuron SDK korzysta z XLA do optymalizowania modeli ML pod kątem wysokiej wydajności i najwyższej w swojej klasie wydajności na wat. Dzięki solidnemu ekosystemowi OpenXLA deweloperzy mogą nadal wprowadzać innowacje i zachować wysoką wydajność dzięki zrównoważonej infrastrukturze ML. Mają też pewność, że ich kod można przenieść na wybrany sprzęt” – Nafea Bshara, wiceprezes i wybitny inżynier AWS

AMD

„Jesteśmy dumni z przyszłości OpenXLA w szerokiej gamie urządzeń AMD (procesory, GPU, AIE) i jesteśmy dumni z bycia częścią tej społeczności. Cenimy projekty z otwartym zarządzaniem, elastycznym i szerokim zakresem zastosowania, najnowocześniejszymi funkcjami i najlepszą wydajnością. Liczymy na dalszą współpracę na rzecz rozwijania ekosystemu open source dla deweloperów systemów uczących się” – Alan Lee, wiceprezes korporacyjny ds. rozwoju oprogramowania, AMD

Dowolne

„ Anyscale rozwija otwarte i skalowalne technologie, takie jak Ray, aby pomóc osobom zajmującym się sztuczną inteligencją szybciej opracowywać aplikacje i udostępniać je większej liczbie użytkowników. Niedawno nawiązaliśmy współpracę z projektem ALPA w celu wykorzystania OpenXLA do prezentowania wysokiej wydajności trenowania modeli na dużą skalę. Z przyjemnością uczestniczę w programie OpenXLA i cieszymy się, że ten projekt typu open source umożliwia sprawne uruchamianie zadań AI na różnych platformach sprzętowych, a tym samym zmniejsza barierę wejścia, obniżając koszty i szybciej przyspieszając rozwój AI”. – Philipp Moritz, dyrektor ds. technologii, Anyscale

Jabłko

Apple Inc. projektuje, produkuje i oferuje smartfony, komputery osobiste, tablety, urządzenia do noszenia oraz akcesoria oraz sprzedaje różne powiązane usługi.

Odmiana

„OpenXLA Project to ważny krok milowy na drodze do uproszczenia tworzenia oprogramowania ML. W pełni popieramy misję OpenXLA i nie możemy się doczekać, aby wykorzystać stabilność i standaryzację OpenXLA w planach rozwoju sprzętu i oprogramowania Arm® NeoverseTM” – Peter Greenhalgh, wiceprezes ds. technologii i Fellow, Arm.

Mózgi

„W Crebras opracowujemy akceleratory AI, które umożliwiają szybkie i łatwe trenowanie nawet największych modeli AI. Nasze systemy i oprogramowanie spotykają się z użytkownikami tam, gdzie się znajdują – umożliwiają szybkie opracowywanie, skalowanie i iteracja przy użyciu standardowych platform systemów uczących się bez żadnych zmian. OpenXLA pomaga zwiększyć zasięg wśród użytkowników i przyspieszyć czas rozwiązania problemu, udostępniając mechanizm Cerebras Wafer-Scale Engine ze wspólnym interfejsem do platform ML wyższego poziomu. Cieszymy się, że ekosystem OpenXLA jest dostępny na GitHubie w jeszcze szerszym zakresie, dzięki czemu społeczność może bardziej się zaangażować i wykorzystywać”. – Andy Hock, wiceprezes i dyrektor ds. produktu w firmie Cerebras Systems

Google

„Oprogramowanie open source daje każdemu możliwość pomagania w osiąganiu przełomowych rozwiązań w dziedzinie AI. W Google współpracujemy w ramach projektu OpenXLA, aby jeszcze bardziej umocnić nasze zaangażowanie w budowanie modelu open source i promowanie narzędzi AI, które podnoszą standard wydajności systemów uczących się i rozwiązują problemy ze zgodnością platform oraz sprzętu, a przy tym mogą być konfigurowalne w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb deweloperów. Cieszymy się, że możemy opracowywać te narzędzia razem ze społecznością OpenXLA, aby deweloperzy mogli wprowadzać postępy w wielu różnych warstwach stosu AI” – Jeff Dean, starszy członek i starszy wiceprezes, Google Research i AI”

Grafco

„Nasz potok kompilatora IPU korzysta z XLA od momentu jego upublicznienia. Dzięki niezależności i stabilności platformy XLA stanowi idealne środowisko do promowania nietypowego krzemu. Elastyczność XLA pozwoliła nam zaprezentować nowatorskie funkcje sprzętowe IPU i osiągnąć najnowocześniejsze rozwiązania dzięki wielu platformom. Systemy działające w kodzie skompilowanym przez XLA obsługują miliony zapytań dziennie. Szczególnie cieszymy się na inicjatywę OpenXLA i mamy nadzieję, że będziemy nadal pomagać w tym projekcie. Wierzymy, że stanie się on podstawowym elementem przyszłości sztucznej inteligencji i systemów uczących się” – David Norman, dyrektor ds. projektowania oprogramowania, Graphcore

Przytulona buźka

„Umożliwienie sprawnego uruchomienia dowolnego modelu na dowolnym sprzęcie to potężne wyzwanie techniczne, a także ważny cel naszej misji, jaką jest upowszechnianie dobrych systemów uczących się. W Hugging Face wdrożyliśmy XLA dla modeli generowania tekstu TensorFlow i osiągnęliśmy przyspieszenie około 100-krotnie. Ponadto ściśle współpracujemy z zespołami inżynierów w firmach Intel, AWS, Habana, Graphcore, AMD, Qualcomm i Google, budując mosty open source między platformami a każdym krzemem. Dzięki naszej bibliotece Optimum użytkownicy mogą od razu korzystać z usługi. OpenXLA obiecuje ustandaryzowane elementy składowe, na których możemy zbudować niezbędną interoperacyjność. Nie możemy się doczekać, by pójść na ten temat i wnieść swój wkład!” – Morgan Funtowicz, dyrektor ds. optymalizacji systemów uczących się, Hugging Face

Intel

„W firmie Intel wierzymy w otwarty, zdemokratyzowany dostęp do AI. Procesory Intel, procesory graficzne, akceleratory Habana Gaudi i oprogramowanie oparte na interfejsie API OneAPI – w tym OpenVINO – umożliwiają obsługę ML w każdym miejscu – od superkomputerów eksaskalowych po duże wdrożenia w chmurze. Wspólnie z innymi członkami OpenXLA dążymy do zapewnienia opartych na standardach, skomponowanych narzędzi kompilujących ML, które wspomagają wprowadzanie innowacji w wielu środowiskach i platformach sprzętowych w celu przyspieszenia przełomowych badań i nauk ścisłych” – Greg Lavender, starszy wiceprezes ds. technologii Intel, CTO i GM of Software & Advanced Technology Group

Meta

„W badaniach w Metal AI korzystaliśmy z XLA, podstawowej technologii projektu OpenXLA, do obsługi modeli PyTorch dla Cloud TPU i osiągnięcia znacznej poprawy wydajności w ważnych projektach. Wierzymy, że oprogramowanie open source przyspiesza wprowadzanie innowacji na świecie i cieszymy się, że możemy uczestniczyć w projekcie OpenXLA”. – Soumith Chintala, główny menedżer ds. zarządzania, PyTorch

NVIDIA

„Jako członek-założyciel projektu OpenXLA, firma NVIDIA ma nadzieję na dalszą współpracę ze społecznością OpenXLA nad rozwojem AI/ML. Cieszy się, że przy większym zaangażowaniu i wdrożeniu OpenXLA deweloperzy ML będą mieli dostęp do najnowocześniejszej infrastruktury AI” – Roger Bringmann, wiceprezes Compiler Software, NVIDIA.