XLA (Accelerated Linear Algebra), मशीन लर्निंग के लिए एक ओपन-सोर्स कंपाइलर है. XLA कंपाइलर, PyTorch, TensorFlow, और JAX जैसे लोकप्रिय फ़्रेमवर्क से मॉडल लेता है. साथ ही, जीपीयू, सीपीयू, और एमएल ऐक्सेलरेटर जैसे अलग-अलग हार्डवेयर प्लैटफ़ॉर्म पर बेहतर परफ़ॉर्मेंस के लिए, मॉडल को ऑप्टिमाइज़ करता है.
OpenXLA प्रोजेक्ट के तहत, XLA को एआई हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर से जुड़ी इंडस्ट्री की अग्रणी कंपनियों ने मिलकर बनाया है. इनमें Alibaba, Amazon Web Services, AMD, Apple, Arm, Google, Intel, Meta, और NVIDIA शामिल हैं.
मुख्य फ़ायदे
कहीं से भी बनाएं: XLA, TensorFlow, PyTorch, और JAX जैसे मशीन लर्निंग (ML) के मुख्य फ़्रेमवर्क में पहले से ही इंटिग्रेट है.
कहीं भी चलाया जा सकता है: यह जीपीयू, सीपीयू, और एमएल (मशीन लर्निंग) के साथ-साथ कई तरह के बैकएंड के साथ काम करता है. साथ ही, इसमें प्लग इन किए जा सकने वाले इंफ़्रास्ट्रक्चर की सुविधा भी शामिल है, ताकि ज़्यादा बैकएंड के साथ काम किया जा सके.
परफ़ॉर्मेंस को बढ़ाना और स्केल करना: यह मॉडल की परफ़ॉर्मेंस को ऑप्टिमाइज़ करता है. इसके लिए, प्रोडक्शन में टेस्ट किए गए ऑप्टिमाइज़ेशन पास और मॉडल के पैरलल प्रोसेसिंग के लिए, अपने-आप पार्टिशन करने की सुविधा का इस्तेमाल किया जाता है.
जटिलता को खत्म करना: यह MLIR की सुविधाओं का फ़ायदा उठाकर, एक ही कंपाइलर टूलचैन में बेहतर सुविधाएं उपलब्ध कराता है. इससे, आपको डोमेन के हिसाब से अलग-अलग कंपाइलर मैनेज करने की ज़रूरत नहीं पड़ती.
आने वाले समय के लिए तैयार: XLA को मशीन लर्निंग (ML) के प्रमुख हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर वेंडर के साथ मिलकर बनाया गया है. यह एक ओपन सोर्स प्रोजेक्ट है. इसे मशीन लर्निंग इंडस्ट्री के सबसे नए लेवल पर काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है.
दस्तावेज़
XLA के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, बाईं ओर दिए गए लिंक देखें. अगर आप XLA के नए डेवलपर हैं, तो XLA के आर्किटेक्चर से शुरुआत करें. इसके बाद, योगदान देना लेख पढ़ें.