XLA (Accelerated लीनियर ऐलजेब्रा) मशीन लर्निंग के लिए एक ओपन-सोर्स कंपाइलर है. XLA कंपाइलर, PyTorch, TensorFlow, और JAX जैसे लोकप्रिय फ़्रेमवर्क से मॉडल लेता है और अलग-अलग हार्डवेयर प्लैटफ़ॉर्म पर बेहतर परफ़ॉर्मेंस के लिए मॉडल ऑप्टिमाइज़ करता है. इनमें जीपीयू, सीपीयू, और एमएल ऐक्सेलरेटर शामिल हैं. उदाहरण के लिए, BERT MLPerf सबमिशन में, 8 Volta V100 जीपीयू के साथ XLA का इस्तेमाल करने पर, एक्सएलए वाले बिना जीपीयू वाले जीपीयू की तुलना में, परफ़ॉर्मेंस में सात गुना और बैच साइज़ में करीब पांच गुना सुधार हुआ.
OpenXLA प्रोजेक्ट के हिस्से के तौर पर, XLA को इंडस्ट्री की सबसे बेहतरीन एमएल हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर कंपनियों ने मिलकर बनाया है. इनमें ऐलीबाबा, Amazon Web Services, AMD, Apple, Arm, Google, Intel, Meta, और NVIDIA शामिल हैं.
मुख्य फ़ायदे
कहीं से भी बनाएं: XLA को पहले से ही, TensorFlow, PyTorch, और JAX जैसे बेहतरीन एमएल फ़्रेमवर्क में इंटिग्रेट किया गया है.
कहीं भी चलाएं: यह कई तरह के बैकएंड के साथ काम करता है, जैसे कि जीपीयू, सीपीयू, और एमएल एक्सलरेटर. साथ ही, इसमें एक प्लग-इन इन्फ़्रास्ट्रक्चर है, जिससे कई और काम भी किए जा सकते हैं.
परफ़ॉर्मेंस बढ़ाएं और बढ़ाएं: यह मॉडल पैरललिज़्म के लिए, प्रोडक्शन-टेस्टिंग पास और ऑटोमेटेड पार्टीशन की मदद से मॉडल की परफ़ॉर्मेंस को ऑप्टिमाइज़ करता है.
जटिलता दूर करें: यह MLIR का इस्तेमाल करके, सिंगल कंपाइलर टूलचेन में बेहतरीन क्षमताओं को उपलब्ध कराता है. इससे आपको डोमेन के हिसाब से, अलग-अलग तरह के कंपाइलर को मैनेज करने की ज़रूरत नहीं पड़ती.
आने वाले समय के लिए तैयार: XLA को एमएल हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर की सेवा देने वाली बेहतरीन कंपनियों के सहयोग से बनाया गया है. यह ओपन सोर्स प्रोजेक्ट के तौर पर, एमएल इंडस्ट्री की सबसे आधुनिक टेक्नोलॉजी पर काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है.
दस्तावेज़
XLA के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, बाईं ओर दिए गए लिंक पर जाएं. अगर आप नए XLA डेवलपर हैं, तो XLA आर्किटेक्चर से शुरुआत करें और फिर कोड की समीक्षाएं पढ़ें.