StableHLO는 머신러닝 (ML) 모델의 상위 수준 작업 (HLO)을 위한 작업 세트입니다. 기본적으로 여러 ML 프레임워크와 ML 컴파일러 간의 이동성 레이어입니다. StableHLO 프로그램을 생성하는 ML 프레임워크는 StableHLO 프로그램을 사용하는 ML 컴파일러와 호환됩니다.
Google의 목표는 다양한 ML 프레임워크 (예: TensorFlow, JAX, PyTorch)와 ML 컴파일러 (예: XLA, IREE) 간의 상호 운용성을 높여 ML 개발을 간소화하고 가속화하는 것입니다.
StableHLO는 MHLO 언어를 기반으로 하며 직렬화 및 버전 관리를 비롯한 추가 기능을 통해 더욱 개선됩니다. Google은 MLIR 바이트 코드를 직렬화 형식으로 사용하며 이전 버전과의 호환성을 보장합니다. 이는 StableHLO가 계속 발전하는 경우에도 프레임워크와 컴파일러 간의 호환성을 보장합니다.
이 저장소에는 StableHLO 사양과 함께 C++ 및 Python의 MLIR 기반 구현이 포함되어 있으며, 이를 사용하여 XLA 및 IREE와 같은 컴파일러가 사용할 StableHLO 프로그램을 정의할 수 있습니다.
빌드 안내
빌드 안내는 GitHub의 StableHLO를 참고하세요.
커뮤니티
ML 프레임워크와 ML 컴파일러 간의 뛰어난 이동성 레이어를 구축하려면 ML 업계 전반의 협업이 필요하므로 StableHLO 프로젝트에 도움을 주시면 감사하겠습니다.
저희는 GitHub 문제 / pull 요청을 사용하여 개발을 구성하고 openxla-discuss를 통해 더 긴 토론을 진행하고 있습니다. OpenXLA Discord 서버에도 #stablehlo 채널이 있습니다.