Dokumen ini menjelaskan cara membangun komponen XLA.
Jika Anda tidak membuat clone repositori XLA atau menginstal Bazel, lihat "Mulai" pada dokumen README.
Linux
Konfigurasi
Build XLA dikonfigurasi oleh file .bazelrc di root repositori
saat ini. Skrip ./configure.py dapat digunakan untuk menyesuaikan setelan umum.
Jika Anda perlu mengubah konfigurasi, jalankan skrip ./configure.py dari
direktori utama repositori. Skrip ini memiliki flag untuk lokasi XLA
dependensi dan opsi konfigurasi build tambahan (tanda compiler, untuk
contoh). Lihat bagian Sesi sampel untuk mengetahui detailnya.
Dukungan CPU
Sebaiknya gunakan container docker yang sesuai untuk membangun/menguji XLA, seperti Container docker TensorFlow:
docker run --name xla -w /xla -it -d --rm -v $PWD:/xla tensorflow/build:latest-python3.9 bash
Dengan menggunakan container Docker, Anda dapat membangun XLA dengan dukungan CPU menggunakan berikut:
docker exec xla ./configure.py --backend=CPU
docker exec xla bazel build //xla/... --spawn_strategy=sandboxed --test_output=all
Jika ingin membangun target XLA dengan dukungan CPU tanpa Docker, Anda perlu instal clang. XLA saat ini membangun di atas CI dengan clang-17, tetapi versi sebelumnya juga akan berfungsi:
apt install clang
Kemudian, konfigurasikan dan bangun target menggunakan perintah berikut:
./configure.py --backend=CPU
bazel build --test_output=all --spawn_strategy=sandboxed //xla/...
Dukungan GPU
Sebaiknya gunakan container docker yang sama seperti di atas untuk membangun XLA dengan GPU dukung:
docker run --name xla_gpu -w /xla -it -d --rm -v $PWD:/xla tensorflow/build:latest-python3.9 bash
Untuk membangun XLA dengan dukungan GPU, gunakan perintah berikut:
docker exec xla_gpu ./configure.py --backend=CUDA
docker exec xla_gpu bazel build --test_output=all --spawn_strategy=sandboxed //xla/...
Untuk detail selengkapnya mengenai Anda dapat melihat dokumen ini melalui image Docker GPU TensorFlow.
Anda juga dapat membangun target XLA dengan dukungan GPU tanpa Docker. Mengonfigurasi dan buat target menggunakan perintah berikut:
./configure.py --backend=CUDA
bazel build --test_output=all --spawn_strategy=sandboxed //xla/...
Untuk detail selengkapnya mengenai Anda dapat membaca dokumen ini.