Ускоренная линейная алгебра

Ускоренная линейная алгебра
Разработчик(и)	Google
Репозиторий	www .tensorflow .org /xla
Написано в	С++ , Питон
Операционная система	Linux , MacOS , Windows
Платформа	Тензорфлоу
Тип	Машинное обучение , Оптимизация
Лицензия	Лицензия Апач 2.0

Ускоренная линейная алгебра ( XLA ) — это расширенная среда оптимизации в рамках TensorFlow , популярной библиотеки машинного обучения, разработанной Google. ^[1] XLA предназначен для повышения производительности моделей TensorFlow за счет оптимизации графа вычислений на более низком уровне, что делает его особенно полезным для крупномасштабных вычислений и высокопроизводительных моделей машинного обучения. Ключевые особенности TensorFlow XLA включают в себя: ^[2]

Компиляция графиков TensorFlow: компилирует графы вычислений TensorFlow в эффективный машинный код.
Методы оптимизации: применяет объединение операций, оптимизацию памяти и другие методы.
Поддержка оборудования: оптимизирует модели для различного оборудования, включая графические процессоры и TPU.
Улучшенное время выполнения модели**: направлено на сокращение времени выполнения моделей TensorFlow как для обучения, так и для вывода.
Бесшовная интеграция: может использоваться с существующим кодом TensorFlow с минимальными изменениями.

TensorFlow XLA представляет собой значительный шаг в оптимизации моделей машинного обучения, предоставляя разработчикам инструменты для повышения эффективности и производительности вычислений. ^[3]^[4]

Функции

grad: Поддерживает автоматическое дифференцирование.
jit: Своевременная компиляция для оптимизации операций TensorFlow.
vmap: возможности векторизации.
pmap: распараллеливание на нескольких устройствах.

См. также

Ссылки

^ Хэмптон, Джейме (12 октября 2022 г.). «Google объявляет о проекте компилятора машинного обучения с открытым исходным кодом OpenXLA» . ПредприятиеИИ . Архивировано из оригинала 10 декабря 2023 г. Проверено 10 декабря 2023 г.
^ Вуди, Алекс (09 марта 2023 г.). «OpenXLA обеспечивает гибкость для приложений машинного обучения» . Датанами . Проверено 10 декабря 2023 г.
^ «TensorFlow XLA: Ускоренная линейная алгебра» . Официальная документация TensorFlow . Проверено 10 декабря 2023 г.
^ Смит, Джон (15 июля 2022 г.). «Оптимизация моделей TensorFlow с помощью XLA». Журнал исследований машинного обучения . 23 : 45–60.

Эта компьютерным библиотекам, статья, посвященная незавершена . Вы можете помочь Википедии, расширив ее .

[1] Хэмптон, Джейме (12 октября 2022 г.). «Google объявляет о проекте компилятора машинного обучения с открытым исходным кодом OpenXLA» . ПредприятиеИИ . Архивировано из оригинала 10 декабря 2023 г. Проверено 10 декабря 2023 г.

[2] Вуди, Алекс (09 марта 2023 г.). «OpenXLA обеспечивает гибкость для приложений машинного обучения» . Датанами . Проверено 10 декабря 2023 г.

[3] «TensorFlow XLA: Ускоренная линейная алгебра» . Официальная документация TensorFlow . Проверено 10 декабря 2023 г.

[4] Смит, Джон (15 июля 2022 г.). «Оптимизация моделей TensorFlow с помощью XLA». Журнал исследований машинного обучения . 23 : 45–60.

[1]

[2]

[3]

[4]