XLA (加速線性代數) 是機器學習的開放原始碼編譯器，XLA 編譯器會從 PyTorch、TensorFlow 和 JAX 等熱門架構取得模型，並經過最佳化調整，以便在不同硬體平台 (包括 GPU、CPU 和機器學習加速器) 之間進行高效能執行。舉例來說，在 BERT MLPerf 提交中，與無 XLA 的相同 GPU 相較，使用 XLA 搭配 8 Volta V100 GPU 後，效能提升約 7 倍，批次大小則能改善約 5 倍。
XLA 屬於 OpenXLA 專案的一部分，由許多領先業界的機器學習軟硬體公司協同建構，包括 Alibaba、Amazon Web Services、AMD、Apple、ARM、Google、Intel、Meta 和 NVIDIA。
主要優點
在任何位置建構：XLA 已整合至領先業界的機器學習架構，例如 TensorFlow、PyTorch 和 JAX。
在任意位置執行：支援各種後端，包括 GPU、CPU 和機器學習加速器，並包含可插入的基礎架構，以提供更多支援。
最大化及擴充效能：此引擎透過通過正式環境測試的最佳化傳遞和自動化分區功能，針對模型平行處理最佳化模型的效能。
消除複雜度：這個程式庫運用 MLIR 的強大功能，將最佳功能整合到單一編譯器工具鍊中，讓您不必管理各種特定領域專用的編譯器。
預備後：LA 是開放原始碼專案，透過與頂尖機器學習軟硬體廠商合作打造而成，可在機器學習產業最先進的運作。
說明文件
如要進一步瞭解 XLA，請查看左側的連結。如果您是新的 XLA 開發人員，可能會想先從 XLA 架構開始，再閱讀程式碼審查。