يصف هذا المستند كيفية إنشاء مكونات XLA.
إذا لم تكن قد استنساخ مستودع XLA أو تثبيت Bazel، يُرجى الاطّلاع على "البدء" في وثيقة README.
Linux
إعداد
يتم ضبط إصدارات XLA من خلال الملف .bazelrc الموجود في جذر المستودع.
الدليل. يمكن استخدام النص البرمجي ./configure.py لضبط الإعدادات الشائعة.
إذا كنت بحاجة إلى تغيير الإعدادات، شغِّل النص البرمجي "./configure.py" من
الدليل الجذري للمستودع. يحتوي هذا النص البرمجي على علامات لموقع XLA
والتبعيات وخيارات تهيئة الإصدار الإضافية (علامات أداة التجميع،
مثال). يُرجى الرجوع إلى القسم نموذج جلسة لمعرفة التفاصيل.
التوافق مع وحدة المعالجة المركزية (CPU)
نوصي باستخدام حاوية Docker مناسبة لإنشاء أو اختبار XLA، مثل حاوية إرساء TensorFlow:
docker run --name xla -w /xla -it -d --rm -v $PWD:/xla tensorflow/build:latest-python3.9 bash
باستخدام حاوية Docker، يمكنك إنشاء XLA باستخدام وحدة المعالجة المركزية (CPU) باتّباع الخطوات التالية: الأوامر:
docker exec xla ./configure.py --backend=CPU
docker exec xla bazel build //xla/... --spawn_strategy=sandboxed --test_output=all
إذا كنت تريد إنشاء أهداف XLA مع دعم وحدة المعالجة المركزية (CPU) بدون Docker، عليك إجراء ما يلي: تثبيت clang. تعتمد لغة XLA حاليًا على CI مع clang-17، لكن الإصدارات الأقدم أن يعمل أيضًا:
apt install clang
بعد ذلك، يمكنك ضبط الأهداف وإنشاؤها باستخدام الأوامر التالية:
./configure.py --backend=CPU
bazel build --test_output=all --spawn_strategy=sandboxed //xla/...
التوافق مع وحدة معالجة الرسومات
ننصحك باستخدام حاوية Docker نفسها كما هو موضّح أعلاه لإنشاء XLA باستخدام وحدة معالجة الرسومات. الدعم:
docker run --name xla_gpu -w /xla -it -d --rm -v $PWD:/xla tensorflow/build:latest-python3.9 bash
لإنشاء لغة XLA مع إمكانية استخدام وحدة معالجة الرسومات، يمكنك استخدام الأمر التالي:
docker exec xla_gpu ./configure.py --backend=CUDA
docker exec xla_gpu bazel build --test_output=all --spawn_strategy=sandboxed //xla/...
لمزيد من التفاصيل حول يمكنك الاطّلاع على هذا المستند باستخدام صور وحدة معالجة الرسومات في TensorFlow.
يمكنك إنشاء أهداف XLA باستخدام وحدة معالجة الرسومات بدون Docker أيضًا. إعداد إنشاء أهداف باستخدام الأوامر التالية:
./configure.py --backend=CUDA
bazel build --test_output=all --spawn_strategy=sandboxed //xla/...
لمزيد من التفاصيل حول وفقًا لترخيص CUDA، يمكنك الاطّلاع على هذا المستند.