يوضّح هذا المستند كيفية إنشاء مكوّنات XLA.
إذا لم تقم بنسْخ مستودع XLA أو تثبيت Bazel، اطّلِع على القسمَين الأولَين من دليل مطوّري XLA.
Linux
إعداد
يتم ضبط عمليات إنشاء XLA من خلال ملف .bazelrc في directory
الجذر للمستودع. يمكن استخدام النص البرمجي ./configure.py لتعديل الإعدادات الشائعة.
إذا كنت بحاجة إلى تغيير الإعدادات، يمكنك تشغيل نص ./configure.py البرمجي من
الدليل الجذر للمستودع. يحتوي هذا النص البرمجي على علامات لموقع تبعيات XLA
وخيارات إضافية لإعداد عملية الإنشاء (مثل علامات المُجمِّع). يُرجى الرجوع إلى قسم نموذج الجلسة للاطّلاع على التفاصيل.
توافق وحدة المعالجة المركزية
ننصحك باستخدام حاوية Docker مناسبة لإنشاء XLA أو اختبارها، مثل حاوية Docker الخاصة بخدمة 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 مع ميزة التوافق مع وحدة المعالجة المركزية باستخدام الخطوات التالية:
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 إتاحة استخدام وحدة المعالجة المركزية بدون Docker، عليك تثبيت clang. يتم حاليًا إنشاء XLA في عملية التطوير المتكامل باستخدام clang-17، ولكن من المفترض أن تعمل الإصدارات الأقدم 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/...
إتاحة استخدام وحدة معالجة الرسومات
ننصحك باستخدام حاوية Docker نفسها المذكورة أعلاه لإنشاء XLA مع ميزة التوافق مع وحدة معالجة الرسومات:
docker run --name xla_gpu -w /xla -it -d --rm -v $PWD:/xla tensorflow/build:latest-python3.9 bash
لإنشاء لغة XLA مع دعم 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 صور Docker لوحدة معالجة الرسومات في TensorFlow، يمكنك الاطّلاع على هذا المستند.
يمكنك أيضًا إنشاء أهداف XLA مع إتاحة استخدام وحدة معالجة الرسومات بدون Docker. يمكنك ضبط الاستهدافات وإنشاؤها باستخدام الأوامر التالية:
./configure.py --backend=CUDA
bazel build --test_output=all --spawn_strategy=sandboxed //xla/...
للحصول على مزيد من التفاصيل حول رقم تعريف CUDA، يمكنك الاطلاع على هذا المستند.