XLA (Accelerated Linear Algebra) هي برنامج تجميع مفتوح المصدر لتعلُّم الآلة. يأخذ المحول البرمجي لـ XLA نماذج من أطر عمل شائعة مثل PyTorch وTensorFlow وJAX، ويحسن النماذج للتنفيذ عالي الأداء عبر الأنظمة الأساسية المختلفة للأجهزة بما في ذلك وحدات معالجة الرسومات، ووحدات المعالجة المركزية (CPU)، ومسرِّعات تعلُّم الآلة. على سبيل المثال، عند إرسال نموذج BERT MLPerf، ساهم استخدام XLA مع وحدات معالجة رسومات يبلغ عددها 8 Volta V100 في تحسُّن في الأداء بمقدار 7 أضعاف تقريبًا، وتحسُّن بمقدار 5 أضعاف تقريبًا مقارنةً بوحدات معالجة الرسومات نفسها التي لم يتم استخدام XLA عليها.
كجزء من مشروع OpenXLA، تم تصميم XLA بشكل تعاوني على يد شركات رائدة في المجال وشركات برامج تعلّم الآلة، بما في ذلك Ali وAmazon Web Services وAMD وApple وBar وGoogle وIntel وMeta وNVIDIA.
المزايا الرئيسية
الإنشاء في أي مكان: تم دمج XLA في إطارات عمل التعلم الآلي الرائدة مثل TensorFlow وPyTorch وJAX.
التشغيل من أي مكان: يتوافق مع العديد من الخلفيات، بما في ذلك وحدات معالجة الرسومات ووحدات المعالجة المركزية (CPU) ومسرِّعات استخدام تعلُّم الآلة، كما يتضمّن بنية أساسية قابلة للتوصيل بتوفير المزيد من الوظائف.
تحسين الأداء إلى أقصى حد والوصول إليه على نطاق واسع: تساعد هذه الميزة في تحسين أداء النموذج باستخدام اجتيازات التحسين التي تم اختبارها في مجال الإنتاج والتقسيم التلقائي للبيانات الموازية للنماذج.
الحدّ من التعقيد: تستفيد هذه الميزة من فعالية MLIR لتوفير أفضل الإمكانات ضمن سلسلة أدوات واحدة، بحيث لا يكون عليك إدارة مجموعة من برامج التجميع الخاصة بنطاق معيّن.
الجاهزية للمستقبل: تم تصميم XLA كمشروع مفتوح المصدر تم إنشاؤه من خلال تعاون مع موردي أجهزة وبرامج تعلُّم الآلة الرائدين، وتم تصميمه للعمل على أحدث التطوّرات في مجال تعلُّم الآلة.
الوثائق
للمزيد من المعلومات عن XLA، يمكنك الاطّلاع على الروابط على اليمين. إذا كنت مطوّر XLA جديدًا، ننصحك بالبدء ببنية XLA ثم قراءة مراجعات الرموز.