OpenXLA เป็นระบบนิเวศแบบเปิดของคอมโพเนนต์โครงสร้างพื้นฐานแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ที่มีประสิทธิภาพ พกพาได้ และขยายได้ ซึ่งลดความซับซ้อนในการพัฒนา ML โดยการแยกเครื่องมือระหว่างเฟรมเวิร์กส่วนหน้าและแบ็กเอนด์ฮาร์ดแวร์ สร้างขึ้นโดยผู้นำอุตสาหกรรมด้านโมเดล AI, ซอฟต์แวร์ และฮาร์ดแวร์
ชุมชนใช้ OpenXLA อย่างไร หน้านี้จะรวมลิงก์ไปยังที่เก็บและโปรเจ็กต์ที่ใช้ OpenXLA เพื่อใช้เป็นแรงบันดาลใจและตัวชี้โค้ด
มีโปรเจ็กต์ที่ใช้ OpenXLA ไหม ส่งคำขอดึงข้อมูลมาให้เราและเพิ่มลงในหน้านี้
เฟรมเวิร์ก
- JAX เป็นเฟรมเวิร์ก ML ที่มี API คล้ายกับ NumPy สำหรับการเขียนโมเดล ML ประสิทธิภาพสูง
- PyTorch/XLA เป็นบริดจ์จาก PyTorch ไปยัง OpenXLA และ StableHLO
- TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์ก ML ที่ใช้งานมาอย่างยาวนานและมีระบบนิเวศขนาดใหญ่
ปลั๊กอิน PJRT
- libTPU ช่วยให้โมเดลทำงานได้บน Cloud TPU ของ Google
การคอมไพล์ Edge
- Google AI Edge ใช้ StableHLO เป็นรูปแบบอินพุตเพื่อติดตั้งใช้งานในอุปกรณ์เคลื่อนที่โดยใช้ LiteRT
- AI Edge Torch ส่งออกรูปแบบ ของ PyTorch สําหรับการใช้งานบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ผ่าน StableHLO
เครื่องมือและการแสดงภาพ
- โปรแกรมสำรวจรูปแบบการระบุแหล่งที่มามีการแสดงภาพกราฟตามลําดับชั้นที่รองรับรูปแบบ StableHLO