XLA 開發工作流程通常以 HLO IR 為中心，代表提供給編譯器的獨立功能運算。XLA 隨附多項指令列工具 (如下所述)，可使用 HLO 執行，或提供中繼編譯階段。使用這類工具對於快速的 compile->modify->run 疊代週期非常重要，因為 HLO 不但可視覺化呈現且可入侵，反覆變更並執行，通常也是瞭解 XLA 效能或行為的最快方式。
如要為使用 XLA 編譯的程式取得 HLO，最簡單的方式通常是使用 XLA_FLAGS 環境變數：
XLA_FLAGS=--xla_dump_to=/tmp/myfolder ./myprogram-entry-point
這會將所有預先最佳化的 HLO 檔案儲存在指定的資料夾中，以及其他許多實用的構件。
執行 HLO 程式碼片段：run_hlo_module
run_hlo_module 工具會根據預先最佳化的 HLO 運作，且根據預設，套件會編譯、執行，並與參考解譯器實作進行比較。舉例來說，一般叫用 NVIDIA GPU 執行輸入檔案 computation.hlo 並檢查其正確性：
run_hlo_module --platform=CUDA --reference_platform=Interpreter computation.hlo
和所有工具一樣，--help 也可用於取得完整的選項清單。
在支援 SPMD 的情況下執行 HLO 程式碼片段：multihost_hlo_runner
多主機 HLO 執行器是非常相似的工具，需要注意它支援 SPMD，包括跨主機通訊。一般叫用方式如下：
hlo_runner_main --device_type=gpu --use_spmd_partitioning=true --num_partitions=4 --num_replicas=1 --hlo_file=computation.hlo
執行 HLO 編譯的傳遞/階段：hlo-opt
對編譯器的偵錯或理解運作原理時，通常適合針對特定 (穩定版) HLO 輸入，從管道中的特定硬體 (例如 HLO、經過最佳化的 HLO、TritonIR 或 LLVM) 擴充。
hlo-opt 支援多個輸出階段：例如 PTX、最佳化後的 HLO、最佳化前的 LLVM IR，或 TritonIR。支援的確切階段組合取決於平台上 (例如 PTX 僅適用於 NVIDIA 專用)，您可以使用 --list-stages 指令查看這項資訊：
$ hlo-opt --platform=CUDA --list-stages
hlo
llvm
ptx
選取階段後，使用者就能將特定平台的轉換結果寫入特定串流：
$ hlo-opt myinput.hlo --platform=CUDA --stage=llvm
它會將傾印列印至 stdout (如果指定 -o，則會列印至指定檔案)。
無裝置使用情形
大部分的編譯作業都不需要 GPU 存取權，但在指令列中指定 GPU 規格，我們可以取得這類來源，例如沒有加速器存取權的 PTX 輸出內容：
$ hlo-opt --platform=CUDA --stage=llvm --xla_gpu_target_config_filename=(pwd)/tools/data/gpu_specs/a100_80.txtpb input.hlo
熱門 GPU 的規格會與編譯器一起隨附，而所提供的檔案為 device_description.proto 的字串序列化：
gpu_device_info {
cuda_compute_capability {
major: 8
minor: 0
}
threads_per_block_limit: 1024
threads_per_warp: 32
shared_memory_per_block: 127152
shared_memory_per_core: 65536
threads_per_core_limit: 2048
core_count: 6192
fpus_per_core: 64
block_dim_limit_x: 2147483647
block_dim_limit_y: 65535
block_dim_limit_z: 65535
memory_bandwidth: 2039000000000
l2_cache_size: 4194304
clock_rate_ghz: 1.1105
device_memory_size: 79050250240
}
platform_name: "CUDA"
如果需要自動微調，無裝置編譯可能會發生問題。幸好，我們也可以在指令列提供這些內容：
hlo-opt --platform=CUDA --stage=llvm --xla_gpu_target_config_filename=gpu_specs/a100_80.txtpb --xla_gpu_load_autotune_results_from=results.textpb input.hlo
Autotune 檔案是 autotune_results.proto 的文字序列化，範例如下：
version: 2
results {
device: "sm_8.0 with 42331013120B RAM, 108 cores, 1410000KHz clock, 1215000KHz mem clock, 41943040B L2$"
hlo: "{\n tmp_0 = f16[1,16,17,3]{3,2,1,0} parameter(0)\n tmp_1 = f16[16,51]{1,0} bitcast(f16[1,16,17,3]{3,2,1,0} tmp_0)\n tmp_2 = s8[16,17,3]{2,1,0} parameter(1)\n tmp_3 = s8[51,16]{0,1} bitcast(s8[16,17,3]{2,1,0} tmp_2)\n tmp_4 = f16[51,16]{0,1} convert(s8[51,16]{0,1} tmp_3)\n tmp_5 = f16[16,16]{1,0} dot(f16[16,51]{1,0} tmp_1, f16[51,16]{0,1} tmp_4), lhs_contracting_dims={1}, rhs_contracting_dims={0}\n ROOT tmp_6 = f16[1,16,16]{2,1,0} bitcast(f16[16,16]{1,0} tmp_5)\n}"
result {
run_time {
nanos: 31744
}
triton {
block_m: 32
block_n: 32
block_k: 32
split_k: 1
num_stages: 1
num_warps: 4
}
}
}
您可以使用 XLA_FLAGS=--xla_gpu_dump_autotune_results_t=<myfile.pbtxt> 將自動調整資料庫序列化
執行單個編譯器票證
此外，系統也支援 XLA_FLAGS 的標記，因此這項工具可用來測試執行單一傳遞：
hlo-opt --platform=CUDA --stage=hlo --xla-hlo-enable-passes-only=algebraic_simplifer input.hlo