İşlem Semantiği

Aşağıda, XlaBuilder arayüzünde tanımlanan işlemlerin semantiği açıklanmaktadır. Tipik olarak, bu işlemler, xla_data.proto içindeki RPC arabiriminde tanımlanan işlemlerle bire bir eşlenir.

Terminoloji hakkında bir not: XLA'nın ele aldığı genelleştirilmiş veri türü, bazı tekdüze türdeki (32-bit kayan nokta gibi) öğeleri tutan N-boyutlu bir dizidir. Dokümantasyon boyunca dizi , rastgele boyutlu bir diziyi belirtmek için kullanılır. Kolaylık sağlamak için, özel durumların daha özel ve tanıdık adları vardır; örneğin, bir vektör 1 boyutlu bir dizidir ve bir matris 2 boyutlu bir dizidir.

Nihayet

Ayrıca bkz. XlaBuilder::AfterAll .

AfterAll, değişken sayıda jeton alır ve tek bir jeton üretir. Belirteçler, sıralamayı zorlamak için yan etkili işlemler arasında iş parçacığı haline getirilebilen ilkel türlerdir. AfterAll bir dizi işlemden sonra bir işlemi sıralamak için belirteçlerin birleşimi olarak kullanılabilir.

AfterAll(operands)

Hepsi topla

Ayrıca bkz. XlaBuilder::AllGather .

Kopyalar arasında birleştirme gerçekleştirir.

AllGather(operand, all_gather_dim, shard_count, replica_group_ids, channel_id)

• replica_groups aralarında birleştirmenin gerçekleştirildiği replika gruplarının bir listesidir (geçerli replika için replika kimliği ReplicaId kullanılarak alınabilir). Her gruptaki kopyaların sırası, girdilerinin sonuçta yer aldığı sırayı belirler. replica_groups ya boş olmalıdır (bu durumda tüm replikalar 0 N - 1 sıralanmış tek bir gruba aittir) veya replika sayısıyla aynı sayıda öğeyi içermelidir. Örneğin, replica_groups = {0, 2}, {1, 3} 0 ve 2 ve 1 ve 3 replikaları arasında birleştirme gerçekleştirir.
• shard_count , her çoğaltma grubunun boyutudur. replica_groups boş olduğu durumlarda buna ihtiyacımız var.
• channel_id modüller arası iletişim için kullanılır: yalnızca aynı channel_id sahip all-gather işlemleri birbiriyle iletişim kurabilir.

Çıktı şekli, all_gather_dim shard_count kat daha büyük olduğu giriş şeklidir. Örneğin, iki kopya varsa ve işlenen iki kopyada sırasıyla [1.0, 2.5] ve [3.0, 5.25] değerine sahipse, all_gather_dim 0 olduğu bu işlemden çıkış değeri [1.0, 2.5, 3.0, 5.25] olacaktır. [1.0, 2.5, 3.0, 5.25] her iki kopyada.

Tümünü Azalt

Ayrıca bkz. XlaBuilder::AllReduce .

Kopyalar arasında özel bir hesaplama gerçekleştirir.

AllReduce(operand, computation, replica_group_ids, channel_id)

• operand bir dizi dizisi olduğunda, tümünü azaltma işlemi, demetin her öğesinde gerçekleştirilir.
• replica_groups aralarında azaltmanın gerçekleştirildiği replika gruplarının bir listesidir (geçerli replika için replika kimliği ReplicaId kullanılarak alınabilir). replica_groups boş olmalı (bu durumda tüm replikalar tek bir gruba aittir) veya replika sayısıyla aynı sayıda öğe içermelidir. Örneğin, replica_groups = {0, 2}, {1, 3} 0 ve 2 ve 1 ve 3 replikaları arasında indirgeme gerçekleştirir.
• channel_id modüller arası iletişim için kullanılır: yalnızca aynı channel_id sahip all-reduce işlemleri birbiriyle iletişim kurabilir.

Çıkış şekli, giriş şekli ile aynıdır. Örneğin, iki kopya varsa ve işlenen iki kopyada sırasıyla [1.0, 2.5] ve [3.0, 5.25] değerine sahipse, bu işlem ve toplama hesaplamasının çıktı değeri her ikisinde de [4.0, 7.75] olacaktır. kopyalar. Giriş bir demet ise, çıktı da bir demettir.

AllReduce sonucunu hesaplamak, her kopyadan bir girdiye sahip olmayı gerektirir, bu nedenle bir kopya, bir AllReduce düğümünü diğerinden daha fazla çalıştırırsa, eski kopya sonsuza kadar bekler. Replikaların hepsi aynı programı çalıştırdığından, bunun gerçekleşmesi için pek çok yol yoktur, ancak bir while döngüsünün durumu beslemeden gelen verilere bağlı olduğunda ve beslenen veriler while döngüsünün daha fazla yinelenmesine neden olduğunda mümkündür. bir kopyada diğerinden daha fazla.

HepsindenHerkese

Ayrıca bkz. XlaBuilder::AllToAll .

AllToAll, tüm çekirdeklerden tüm çekirdeklere veri gönderen toplu bir işlemdir. İki aşaması vardır:

1. Saçılma aşaması. Her bir çekirdekte işlenen, split_count sayıda bloka split_dimensions boyunca bölünür ve bloklar tüm çekirdeklere dağılır, örneğin, i'inci blok i'inci çekirdeğe gönderilir.
2. Toplama aşaması. Her çekirdek, alınan blokları concat_dimension boyunca birleştirir.

Katılan çekirdekler şu şekilde yapılandırılabilir:

• replica_groups : her ReplicaGroup, hesaplamaya katılan replika kimliğinin bir listesini içerir (geçerli replika için replika kimliği ReplicaId kullanılarak alınabilir). AllToAll, belirtilen sırayla alt gruplar içinde uygulanacaktır. Örneğin, replica_groups = { {1,2,3}, {4,5,0} } , {1, 2, 3} replikalarında ve toplama aşamasında bir AllToAll uygulanacağı ve alınan blokların 1, 2, 3 sırasına göre birleştirilebilir. Ardından, 4, 5, 0 kopyaları içinde başka bir AllToAll uygulanır ve birleştirme sırası da 4, 5, 0 olur. replica_groups boşsa, tüm kopyalar birine aittir grup, görünümlerinin birleştirme sırasına göre.

Önkoşullar:

• split_dimension üzerindeki işlenenin boyut boyutu split_count ile bölünebilir.
• İşlenenin şekli demet değil.

AllToAll(operand, split_dimension, concat_dimension, split_count, replica_groups)

Aşağıda bir Alltoall örneği gösterilmektedir.

XlaBuilder b("alltoall");
auto x = Parameter(&b, 0, ShapeUtil::MakeShape(F32, {4, 16}), "x");
AllToAll(x, /*split_dimension=*/1, /*concat_dimension=*/0, /*split_count=*/4);

Bu örnekte, Alltoall'a katılan 4 çekirdek vardır. Her çekirdekte işlenen, boyut 1 boyunca 4 parçaya bölünür, böylece her parça f32[4,4] şeklinde olur. 4 parça tüm çekirdeklere dağılmıştır. Daha sonra her bir çekirdek, alınan parçaları 0 boyutu boyunca, sırayla veya çekirdek 0-4 arasında birleştirir. Böylece her çekirdekteki çıktı f32[16,4] şeklindedir.

BatchNormGrad

Algoritmanın ayrıntılı açıklaması için ayrıca XlaBuilder::BatchNormGrad ve orijinal toplu normalleştirme belgesine bakın.

Toplu norm gradyanlarını hesaplar.

BatchNormGrad(operand, scale, mean, variance, grad_output, epsilon, feature_index)

Unsur boyutundaki her bir özellik için ( feature_index , operand özellik boyutunun indeksidir), işlem, diğer tüm boyutlardaki operand , offset ve scale göre gradyanları hesaplar. feature_index operand özellik boyutu için geçerli bir dizin olmalıdır.

Üç gradyan, aşağıdaki formüllerle tanımlanır ( operand olarak 4 boyutlu bir dizi varsayılarak ve özellik boyut indeksi l , toplu iş boyutu m ve uzamsal boyutlar w ve h ile birlikte varsayılır):

\[ \begin{split} c_l&= \frac{1}{mwh}\sum_{i=1}^m\sum_{j=1}^w\sum_{k=1}^h \left( \nabla y_{ijkl} \frac{x_{ijkl} - \mu_l}{\sigma^2_l+\epsilon} \right) \\\\ d_l&= \frac{1}{mwh}\sum_{i=1}^m\sum_{j=1}^w\sum_{k=1}^h \nabla y_{ijkl} \\\\ \nabla x_{ijkl} &= \frac{\gamma_{l} }{\sqrt{\sigma^2_{l}+\epsilon} } \left( \nabla y_{ijkl} - d_l - c_l (x_{ijkl} - \mu_{l}) \right) \\\\ \nabla \gamma_l &= \sum_{i=1}^m\sum_{j=1}^w\sum_{k=1}^h \left( \nabla y_{ijkl} \frac{x_{ijkl} - \mu_l}{\sqrt{\sigma^2_{l}+\epsilon} } \right) \\\\\ \nabla \beta_l &= \sum_{i=1}^m\sum_{j=1}^w\sum_{k=1}^h \nabla y_{ijkl} \end{split} \]

Girdiler mean ve variance yığın ve uzamsal boyutlar genelinde moment değerini temsil eder.

Çıktı türü, üç tanıtıcıdan oluşan bir demettir:

Toplu Norm Çıkarımı

Algoritmanın ayrıntılı açıklaması için ayrıca XlaBuilder::BatchNormInference ve orijinal toplu normalleştirme belgesine bakın.

Toplu iş ve uzamsal boyutlarda bir diziyi normalleştirir.

BatchNormInference(operand, scale, offset, mean, variance, epsilon, feature_index)

Özellik boyutundaki her bir özellik için ( feature_index , operand özellik boyutunun indeksidir), işlem, diğer tüm boyutlardaki ortalamayı ve varyansı hesaplar ve operand her bir öğeyi normalleştirmek için ortalama ve varyansı kullanır. feature_index operand özellik boyutu için geçerli bir dizin olmalıdır.

BatchNormInference her parti için mean ve variance hesaplamadan BatchNormTraining çağırmaya eşdeğerdir. Bunun yerine tahmini değerler olarak girdi mean ve variance kullanır. Bu işlemin amacı, çıkarımdaki gecikmeyi azaltmaktır, dolayısıyla adı BatchNormInference .

Çıktı, giriş operand aynı şekle sahip n boyutlu, normalleştirilmiş bir dizidir.

BatchNorm Eğitimi

Algoritmanın ayrıntılı açıklaması için ayrıca XlaBuilder::BatchNormTraining ve the original batch normalization paper bakın.

Toplu iş ve uzamsal boyutlarda bir diziyi normalleştirir.

BatchNormTraining(operand, scale, offset, epsilon, feature_index)

Özellik boyutundaki her bir özellik için ( feature_index , operand özellik boyutunun indeksidir), işlem, diğer tüm boyutlardaki ortalamayı ve varyansı hesaplar ve operand her bir öğeyi normalleştirmek için ortalama ve varyansı kullanır. feature_index operand özellik boyutu için geçerli bir dizin olmalıdır.

Algoritma, uzamsal boyutların boyutu olarak w ve h ile m öğe içeren \(x\) operand her parti için aşağıdaki gibi gider ( operand 4 boyutlu bir dizi olduğu varsayılarak):

• Unsur boyutunda her l özelliği için toplu ortalama \(\mu_l\) hesaplar:\(\mu_l=\frac{1}{mwh}\sum_{i=1}^m\sum_{j=1}^w\sum_{k=1}^h x_{ijkl}\)

• Toplu varyansı hesaplar \(\sigma^2_l\):\(\sigma^2_l=\frac{1}{mwh}\sum_{i=1}^m\sum_{j=1}^w\sum_{k=1}^h (x_{ijkl} - \mu_l)^2\)

• Normalleştirir, ölçekler ve kaydırır:\(y_{ijkl}=\frac{\gamma_l(x_{ijkl}-\mu_l)}{\sqrt[2]{\sigma^2_l+\epsilon} }+\beta_l\)

Genellikle küçük bir sayı olan epsilon değeri, sıfıra bölme hatalarını önlemek için eklenir.

Çıktı türü, üç XlaOp oluşan bir demettir:

batch_mean ve batch_var yukarıdaki formüller kullanılarak parti ve uzamsal boyutlarda hesaplanan momentlerdir.

BitcastDönüştürmeTürü

Ayrıca bkz. XlaBuilder::BitcastConvertType .

TensorFlow'daki bir tf.bitcast benzer şekilde, bir veri şeklinden bir hedef şekle öğe bazında bir bitcast işlemi gerçekleştirir. Girdi ve çıktı boyutu eşleşmelidir: örneğin s32 öğeleri, bitcast rutini aracılığıyla f32 öğeleri haline gelir ve bir s32 öğesi, dört s8 öğesi olur. Bitcast, düşük seviyeli bir döküm olarak uygulanır, bu nedenle farklı kayan nokta temsillerine sahip makineler farklı sonuçlar verecektir.

BitcastConvertType(operand, new_element_type)

İşlenenin ve hedef şeklin boyutları, dönüştürmeden önce ve sonra ilkel boyutun oranına göre değişecek olan son boyut dışında eşleşmelidir.

Kaynak ve hedef öğe türleri demet olmamalıdır.

Farklı genişlikteki ilkel türe bitcast dönüştürme

BitcastConvert HLO komutu, T' tipi çıktı öğesi boyutunun T giriş öğesi boyutuna eşit olmadığı durumu destekler. İşlemin tamamı kavramsal olarak bir bit yayını olduğundan ve temeldeki baytları değiştirmediğinden, çıktı öğesinin şeklinin değişmesi gerekir. B = sizeof(T), B' = sizeof(T') için iki olası durum vardır.

İlk olarak, B > B' olduğunda, çıktı şekli B/B' boyutunda yeni bir en küçük boyut alır. Örneğin:

  f16[10,2]{1,0} %output = f16[10,2]{1,0} bitcast-convert(f32[10]{0} %input)

Etkili skalerler için kural aynı kalır:

  f16[2]{0} %output = f16[2]{0} bitcast-convert(f32[] %input)

Alternatif olarak, B' > B için talimat, giriş şeklinin son mantıksal boyutunun B'/B eşit olmasını gerektirir ve bu boyut dönüştürme sırasında bırakılır:

  f32[10]{0} %output = f32[10]{0} bitcast-convert(f16[10,2]{1,0} %input)

Farklı bit genişlikleri arasındaki dönüşümlerin öğe bazında olmadığına dikkat edin.

Yayın

Ayrıca bkz. XlaBuilder::Broadcast .

Dizideki verileri çoğaltarak bir diziye boyutlar ekler.

Broadcast(operand, broadcast_sizes)

Yeni boyutlar sola eklenir, yani broadcast_sizes {a0, ..., aN} değerlerine sahipse ve işlenen şeklinin boyutları {b0, ..., bM} ise çıktı şeklinin boyutları {a0, ..., aN, b0, ..., bM} .

Yeni boyutlar, işlenenin kopyalarına dizin, yani

output[i0, ..., iN, j0, ..., jM] = operand[j0, ..., jM]

Örneğin, operand 2.0f değerine sahip bir skaler f32 ise ve broadcast_sizes {2, 3} ise, sonuç f32[2, 3] şeklindeki bir dizi olur ve sonuçtaki tüm değerler 2.0f olur.

BroadcastInDim

Ayrıca bkz. XlaBuilder::BroadcastInDim .

Dizideki verileri çoğaltarak dizinin boyutunu ve sıralamasını genişletir.

BroadcastInDim(operand, out_dim_size, broadcast_dimensions)

Yayına benzer, ancak herhangi bir yere boyut eklemeye ve mevcut boyutları boyut 1 ile genişletmeye izin verir.

operand out_dim_size tarafından açıklanan şekle yayınlanır. broadcast_dimensions operand boyutlarını hedef şeklin boyutlarına eşler, yani işlenenin i'nci boyutu çıktı şeklinin yayın_boyut[i]'inci boyutuna eşlenir. operand boyutları, 1 boyutuna sahip olmalı veya eşlendikleri çıktı şeklindeki boyutla aynı boyutta olmalıdır. Geri kalan boyutlar, boyut 1'in boyutlarıyla doldurulur. Dejenere boyutlu yayın daha sonra çıktı şekline ulaşmak için bu dejenere boyutlar boyunca yayın yapar. Semantik, yayın sayfasında ayrıntılı olarak açıklanmıştır.

Arama

Ayrıca bkz. XlaBuilder::Call .

Verilen bağımsız değişkenlerle bir hesaplamayı çağırır.

Call(computation, args...)

args değişkenlerin niteliği ve türleri, computation parametreleriyle eşleşmelidir. args olmamasına izin verilir.

Cholesky

Ayrıca bkz. XlaBuilder::Cholesky .

Bir dizi simetrik (Hermitian) pozitif tanımlı matrisin Cholesky ayrıştırmasını hesaplar.

Cholesky(a, lower)

lower true ise, \( a = l . l^T \)olacak şekilde l alt üçgen matrislerini hesaplar. lower ise false , üst üçgen matrisleri u \( a = u^T . u \)olacak şekilde hesaplar.

Giriş verileri, lower değerine bağlı olarak yalnızca a alt/üst üçgeninden okunur. Diğer üçgenden gelen değerler dikkate alınmaz. Çıktı verileri aynı üçgen içinde döndürülür; diğer üçgendeki değerler uygulama tanımlıdır ve herhangi bir şey olabilir.

a rankı 2'den büyükse, a , küçük 2 boyutun dışındaki tüm boyutların toplu iş boyutları olduğu bir matris grubu olarak ele alınır.

a simetrik (Hermitian) pozitif tanımlı değilse, sonuç uygulama tanımlıdır.

Kelepçe

Ayrıca bkz. XlaBuilder::Clamp .

Bir işleneni minimum ve maksimum değer arasındaki aralıkta sıkıştırır.

Clamp(min, operand, max)

Bir işlenen ile minimum ve maksimum değerler verildiğinde, işlenen minimum ile maksimum arasındaki aralıktaysa işleneni, aksi halde işlenen bu aralığın altındaysa minimum değeri veya işlenen bu aralığın üzerindeyse maksimum değeri döndürür. Yani, clamp(a, x, b) = min(max(a, x), b) .

Üç dizi de aynı şekilde olmalıdır. Alternatif olarak, kısıtlı bir yayın biçimi olarak, min ve/veya max , T türünde bir skaler olabilir.

Skaler min ve max ile örnek:

let operand: s32[3] = {-1, 5, 9};
let min: s32 = 0;
let max: s32 = 6;
==>
Clamp(min, operand, max) = s32[3]{0, 5, 6};

Yıkılmak

Ayrıca bkz. XlaBuilder::Collapse ve tf.reshape işlemi.

Bir dizinin boyutlarını tek bir boyuta daraltır.

Collapse(operand, dimensions)

Daralt, işlenen boyutlarının verilen alt kümesini tek bir boyutla değiştirir. Girdi bağımsız değişkenleri, T tipi rasgele bir dizi ve boyut indekslerinin derleme zamanı sabit vektörüdür. Boyut indeksleri sıralı (düşükten yükseğe boyut sayıları), T boyutlarının ardışık alt kümesi olmalıdır. Bu nedenle, {0, 1, 2}, {0, 1} veya {1, 2} geçerli boyut kümeleridir, ancak {1, 0} veya {0, 2} değildir. Orijinal boyut boyutlarının çarpımına eşit yeni boyut boyutuyla, değiştirdikleri boyut dizisinde aynı konumda tek bir yeni boyutla değiştirilirler. dimensions en düşük boyut numarası, döngü yuvasında bu boyutları daraltan en yavaş değişen boyuttur (en büyük) ve en yüksek boyut numarası en hızlı değişendir (en küçük). Daha genel daraltma sıralaması gerekiyorsa tf.reshape operatörüne bakın.

Örneğin, v 24 elemanlı bir dizi olsun:

let v = f32[4x2x3] { { {10, 11, 12},  {15, 16, 17} },
{ {20, 21, 22},  {25, 26, 27} },
{ {30, 31, 32},  {35, 36, 37} },
{ {40, 41, 42},  {45, 46, 47} } };

// Collapse to a single dimension, leaving one dimension.
let v012 = Collapse(v, {0,1,2});
then v012 == f32[24] {10, 11, 12, 15, 16, 17,
20, 21, 22, 25, 26, 27,
30, 31, 32, 35, 36, 37,
40, 41, 42, 45, 46, 47};

// Collapse the two lower dimensions, leaving two dimensions.
let v01 = Collapse(v, {0,1});
then v01 == f32[4x6] { {10, 11, 12, 15, 16, 17},
{20, 21, 22, 25, 26, 27},
{30, 31, 32, 35, 36, 37},
{40, 41, 42, 45, 46, 47} };

// Collapse the two higher dimensions, leaving two dimensions.
let v12 = Collapse(v, {1,2});
then v12 == f32[8x3] { {10, 11, 12},
{15, 16, 17},
{20, 21, 22},
{25, 26, 27},
{30, 31, 32},
{35, 36, 37},
{40, 41, 42},
{45, 46, 47} };

CollectivePermute

Ayrıca bkz. XlaBuilder::CollectivePermute .

CollectivePermute, verileri çapraz kopyalar gönderen ve alan toplu bir işlemdir.

CollectivePermute(operand, source_target_pairs)

source_target_pair üzerinde aşağıdaki kısıtlamaların olduğunu unutmayın:

• Herhangi iki çift aynı hedef kopya kimliğine ve aynı kaynak kopya kimliğine sahip olmamalıdır.
• Bir replika kimliği herhangi bir çiftte hedef değilse, o replikadaki çıktı, girdiyle aynı şekle sahip 0(lar)dan oluşan bir tensördür.

Birleştir

Ayrıca bkz. XlaBuilder::ConcatInDim .

Concatenate, birden çok dizi işleneninden bir dizi oluşturur. Dizi, giriş dizisi işlenenlerinin her biri ile aynı sıradadır (birbirleriyle aynı sırada olmalıdır) ve bağımsız değişkenleri belirtildikleri sırayla içerir.

Concatenate(operands..., dimension)

dimension dışında tüm boyutlar aynı olmalıdır. Bunun nedeni, XLA'nın "düzensiz" dizileri desteklememesidir. Ayrıca rank-0 değerlerinin birleştirilemeyeceğini unutmayın (çünkü birleştirmenin meydana geldiği boyutu adlandırmak imkansızdır).

1 boyutlu örnek:

Concat({ {2, 3}, {4, 5}, {6, 7} }, 0)
>>> {2, 3, 4, 5, 6, 7}

2 boyutlu örnek:

let a = {
{1, 2},
{3, 4},
{5, 6},
};
let b = {
{7, 8},
};
Concat({a, b}, 0)
>>> {
{1, 2},
{3, 4},
{5, 6},
{7, 8},
}

Diyagram:

koşullu

Ayrıca bkz. XlaBuilder::Conditional .

Conditional(pred, true_operand, true_computation, false_operand, false_computation)

pred true ise true_computation , pred false ise false_computation çalıştırır ve sonucu döndürür.

true_computation \(T_0\) türünde tek bir argüman almalıdır ve aynı türde olması gereken true_operand ile çağrılacaktır. false_computation \(T_1\) türünde tek bir argüman almalıdır ve aynı türde olması gereken false_operand ile çağrılacaktır. true_computation ve false_computation tarafından döndürülen değerin türü aynı olmalıdır.

pred değerine bağlı olarak true_computation ve false_computation yalnızca birinin yürütüleceğini unutmayın.

Conditional(branch_index, branch_computations, branch_operands)

branch_computations[branch_index] yürütür ve sonucu döndürür. branch_index < 0 veya >= N olan bir S32 ise, branch_computations[N-1] varsayılan şube olarak yürütülür.

Her branch_computations[b] , T_b türünde tek bir argüman almalıdır ve aynı türde olması gereken branch_operands[b] ile çağrılacaktır. Her bir branch_computations[b] 'nın döndürülen değerinin türü aynı olmalıdır.

branch_index değerine bağlı olarak, branch_computations yalnızca birinin yürütüleceğini unutmayın.

Dönüşüm (evrişim)

Ayrıca bkz. XlaBuilder::Conv .

ConvWithGeneralPadding olarak, ancak dolgu kısa yoldan AYNI veya GEÇERLİ olarak belirtilir. AYNI dolgu, girişi ( lhs ) sıfırlarla doldurur, böylece uzun adım dikkate alınmadığında çıktı girişle aynı şekle sahip olur. GEÇERLİ doldurma, doldurma olmaması anlamına gelir.

ConvWithGeneralPadding (evrişim)

Ayrıca bkz. XlaBuilder::ConvWithGeneralPadding .

Sinir ağlarında kullanılan türden bir evrişimi hesaplar. Burada bir evrişim, n boyutlu bir taban alanı boyunca hareket eden n boyutlu bir pencere olarak düşünülebilir ve pencerenin her olası konumu için bir hesaplama yapılır.

n, uzamsal boyutların sayısı olsun. lhs bağımsız değişkeni, taban alanını açıklayan bir rank n+2 dizisidir. Buna girdi denir, gerçi rhs de bir girdidir. Bir sinir ağında, bunlar giriş aktivasyonlarıdır. n+2 boyutlar şu sırayla:

• batch : Bu boyuttaki her koordinat, evrişimin gerçekleştirildiği bağımsız bir girişi temsil eder.
• z/depth/features : Taban alanındaki her (y,x) konumu, bu boyuta giden kendisiyle ilişkilendirilmiş bir vektöre sahiptir.
• spatial_dims : Pencerenin hareket ettiği temel alanı tanımlayan n mekansal boyutu tanımlar.

rhs bağımsız değişkeni, evrişimli filtreyi/çekirdeği/pencereyi açıklayan bir rank n+2 dizisidir. Boyutlar bu sırayla:

• output-z : Çıktının z boyutu.
• input-z : Bu boyutun boyutu ile feature_group_count çarpı lhs cinsinden z boyutunun boyutuna eşit olmalıdır.
• spatial_dims : Taban alanı boyunca hareket eden 2. pencereyi tanımlayan n uzamsal boyutu tanımlar.

window_strides bağımsız değişkeni, evrişimli pencerenin adımını uzamsal boyutlarda belirtir. Örneğin, birinci uzamsal boyuttaki adım 3 ise, pencere yalnızca birinci uzamsal indeksin 3'e bölünebildiği koordinatlara yerleştirilebilir.

padding değişkeni, taban alanına uygulanacak sıfır dolgu miktarını belirtir. Doldurma miktarı negatif olabilir -- negatif doldurmanın mutlak değeri, evrişim yapılmadan önce belirtilen boyuttan çıkarılacak öğe sayısını gösterir. padding[0] y boyutu için dolguyu belirtir ve padding[1] x boyutu için dolguyu belirtir. Her çift, birinci eleman olarak düşük dolguya ve ikinci eleman olarak yüksek dolguya sahiptir. Düşük dolgu, alt indeksler yönünde uygulanırken, yüksek dolgu, yüksek indeksler yönünde uygulanır. Örneğin, padding[1] (2,3) ise, ikinci uzamsal boyutta solda 2 sıfır ve sağda 3 sıfırlık bir dolgu olacaktır. Dolgu kullanmak, evrişimi yapmadan önce aynı sıfır değerleri girişe ( lhs ) eklemekle eşdeğerdir.

lhs_dilation ve rhs_dilation bağımsız değişkenleri, her uzamsal boyutta sırasıyla lhs ve rhs'ye uygulanacak genişleme faktörünü belirtir. Bir uzamsal boyutta genişleme faktörü d ise, o boyuttaki girişlerin her birinin arasına dolaylı olarak d-1 delikleri yerleştirilerek dizinin boyutu artırılır. Delikler, evrişim için sıfır anlamına gelen işlemsiz bir değerle doldurulur.

Rhs'nin genişlemesi aynı zamanda atröz konvolüsyon olarak da adlandırılır. Daha fazla ayrıntı için bkz tf.nn.atrous_conv2d . Lhs'nin genişlemesi aynı zamanda transpoze evrişim olarak da adlandırılır. Daha fazla ayrıntı için bkz tf.nn.conv2d_transpose .

feature_group_count bağımsız değişkeni (varsayılan değer 1), gruplandırılmış evrişimler için kullanılabilir. feature_group_count hem girdi hem de çıktı özellik boyutunun böleni olmalıdır. feature_group_count 1'den büyükse, bu, kavramsal olarak girdi ve çıktı özelliği boyutunun ve rhs çıktı özelliği boyutunun, her biri ardışık bir özellik alt dizisinden oluşan feature_group_count birçok gruba eşit olarak bölündüğü anlamına gelir. rhs giriş özelliği boyutunun, lhs giriş özelliği boyutunun feature_group_count bölünmesine eşit olması gerekir (böylece zaten bir giriş özellikleri grubunun boyutuna sahiptir). i'inci gruplar, feature_group_count birçok ayrı kıvrımı hesaplamak için birlikte kullanılır. Bu evrişimlerin sonuçları çıktı özelliği boyutunda birleştirilir.

Derinlemesine evrişim için feature_group_count bağımsız değişkeni giriş özelliği boyutuna ayarlanır ve filtre [filter_height, filter_width, in_channels, channel_multiplier] yerine [filter_height, filter_width, 1, in_channels * channel_multiplier] yeniden şekillendirilir. Daha fazla ayrıntı için bkz tf.nn.depthwise_conv2d .

batch_group_count (varsayılan değer 1) bağımsız değişkeni, geri yayılım sırasında gruplandırılmış filtreler için kullanılabilir. batch_group_count lhs (giriş) parti boyutunun boyutunun bir böleni olmalıdır. batch_group_count 1'den büyükse, bu, çıktı toplu iş boyutunun input batch / batch_group_count boyutunda olması gerektiği anlamına gelir. batch_group_count çıktı özelliği boyutunun bir böleni olmalıdır.

Çıktı şekli şu sırayla şu boyutlara sahiptir:

• batch : batch_group_count bu boyutun boyutu, lhs cinsinden batch boyutunun boyutuna eşit olmalıdır.
• z : Çekirdekteki output-z ile aynı boyut ( rhs ).
• spatial_dims : Evrişim penceresinin her geçerli yerleşimi için bir değer.

Yukarıdaki şekil, batch_group_count alanının nasıl çalıştığını gösterir. Etkili bir şekilde, her bir lhs grubunu batch_group_count gruplarına dilimleriz ve aynısını çıktı özellikleri için yaparız. Ardından, bu grupların her biri için ikili evrişimler yaparız ve çıktıyı, çıktı özellik boyutu boyunca birleştiririz. Diğer tüm boyutların (özellik ve uzamsal) operasyonel semantiği aynı kalır.

Evrişim penceresinin geçerli yerleşimleri, dolgudan sonraki adımlar ve taban alanının boyutu tarafından belirlenir.

Evrişimin ne yaptığını açıklamak için, 2B evrişimi düşünün ve çıktıda bazı sabit batch , z , y , x koordinatlarını seçin. O halde (y,x) pencerenin bir köşesinin taban alanı içindeki konumudur (örneğin, uzamsal boyutları nasıl yorumladığınıza bağlı olarak sol üst köşe). Şimdi, her 2 boyutlu noktanın bir 1 boyutlu vektörle ilişkilendirildiği taban alanından alınmış bir 2 boyutlu penceremiz var, böylece bir 3 boyutlu kutu elde ediyoruz. Evrişim çekirdeğinden, z çıkış koordinatını sabitlediğimizden, ayrıca bir 3 boyutlu kutumuz var. İki kutu aynı boyutlara sahiptir, dolayısıyla iki kutu arasındaki eleman-bazlı çarpımların toplamını alabiliriz (bir iç çarpıma benzer). Çıkış değeri budur.

output-z örneğin 5 ise, pencerenin her konumu çıktının z boyutuna çıktıda 5 değer üretir. Bu değerler, evrişim çekirdeğinin hangi bölümünün kullanıldığına göre farklılık gösterir - her bir output-z koordinatı için kullanılan ayrı bir 3 boyutlu değerler kutusu vardır. Yani bunu her biri için farklı bir filtreye sahip 5 ayrı evrişim olarak düşünebilirsiniz.

İşte dolgu ve uzun adımlı bir 2 boyutlu evrişim için sözde kod:

for (b, oz, oy, ox) {  // output coordinates
  value = 0;
  for (iz, ky, kx) {  // kernel coordinates and input z
    iy = oy*stride_y + ky - pad_low_y;
    ix = ox*stride_x + kx - pad_low_x;
    if ((iy, ix) inside the base area considered without padding) {
      value += input(b, iz, iy, ix) * kernel(oz, iz, ky, kx);
    }
  }
  output(b, oz, oy, ox) = value;
}

Öğe Türünü Dönüştür

Ayrıca bkz. XlaBuilder::ConvertElementType .

C++'daki öğe bazında static_cast benzer şekilde, veri şeklinden hedef şekle öğe bazında dönüştürme işlemi gerçekleştirir. Boyutlar eşleşmelidir ve dönüşüm, öğe bazındadır; örneğin s32 öğeleri, bir s32 -to- f32 dönüştürme yordamı aracılığıyla f32 öğeleri haline gelir.

ConvertElementType(operand, new_element_type)

İşlenenin ve hedef şeklin boyutları eşleşmelidir. Kaynak ve hedef öğe türleri demet olmamalıdır.

T=s32 U=f32 gibi bir dönüştürme, yuvarlaktan-en yakına-çift gibi normalleştirici bir tam-kayan dönüşüm rutini gerçekleştirecektir.

let a: s32[3] = {0, 1, 2};
let b: f32[3] = convert(a, f32);
then b == f32[3]{0.0, 1.0, 2.0}

Çapraz Kopya Toplamı

Toplama hesaplaması ile AllReduce gerçekleştirir.

Özel Çağrı

Ayrıca bkz. XlaBuilder::CustomCall .

Bir hesaplama içinde kullanıcı tarafından sağlanan bir işlevi çağırın.

CustomCall(target_name, args..., shape)

İşlev imzası, bağımsız değişkenlerin sayısı veya türünden bağımsız olarak aynıdır:

extern "C" void target_name(void* out, void** in);

Örneğin, CustomCall şu şekilde kullanılırsa:

let x = f32[2] {1,2};
let y = f32[2x3] { {10, 20, 30}, {40, 50, 60} };

CustomCall("myfunc", {x, y}, f32[3x3])

İşte myfunc uygulamasının bir örneği:

extern "C" void myfunc(void* out, void** in) {
  float (&x)[2] = *static_cast<float(*)[2]>(in[0]);
  float (&y)[2][3] = *static_cast<float(*)[2][3]>(in[1]);
  EXPECT_EQ(1, x[0]);
  EXPECT_EQ(2, x[1]);
  EXPECT_EQ(10, y[0][0]);
  EXPECT_EQ(20, y[0][1]);
  EXPECT_EQ(30, y[0][2]);
  EXPECT_EQ(40, y[1][0]);
  EXPECT_EQ(50, y[1][1]);
  EXPECT_EQ(60, y[1][2]);
  float (&z)[3][3] = *static_cast<float(*)[3][3]>(out);
  z[0][0] = x[1] + y[1][0];
  // ...
}

Kullanıcı tarafından sağlanan işlevin yan etkileri olmamalı ve yürütülmesi idempotent olmalıdır.

Nokta

Ayrıca bkz. XlaBuilder::Dot .

Dot(lhs, rhs)

Bu işlemin tam anlamı, işlenenlerin derecelerine bağlıdır:

İşlem, lhs ikinci boyutu (veya rankı 1 ise birinci boyutu) ve rhs birinci boyutu üzerinden çarpımların toplamını gerçekleştirir. Bunlar "sözleşmeli" boyutlardır. lhs ve rhs sözleşmeli boyutları aynı boyutta olmalıdır. Uygulamada, vektörler, vektör/matris çarpımları veya matris/matris çarpımları arasında nokta çarpımları gerçekleştirmek için kullanılabilir.

Nokta Genel

Ayrıca bkz. XlaBuilder::DotGeneral .

DotGeneral(lhs, rhs, dimension_numbers)

Nokta olarak, ancak sözleşme ve parti boyut numaralarının hem 'lhs' hem de 'rhs' için belirtilmesine izin verir.

DotGeneral, 'dimension_numbers' içinde belirtilen taahhüt boyutları üzerinden ürün toplamını gerçekleştirir.

'lhs' ve 'rhs' ile ilişkili büzülme boyut numaralarının aynı olması gerekmez, ancak aynı boyut boyutlarına sahip olmaları gerekir.

Sözleşme boyutu numaralarıyla örnek:

lhs = { {1.0, 2.0, 3.0},
{4.0, 5.0, 6.0} }

rhs = { {1.0, 1.0, 1.0},
{2.0, 2.0, 2.0} }

DotDimensionNumbers dnums;
dnums.add_lhs_contracting_dimensions(1);
dnums.add_rhs_contracting_dimensions(1);

DotGeneral(lhs, rhs, dnums) -> { {6.0, 12.0},
{15.0, 30.0} }

'lhs' ve 'rhs' ile ilişkili parti boyut numaraları aynı boyut boyutlarına sahip olmalıdır.

Parti boyutu numaralarıyla örnek (parti boyutu 2, 2x2 matrisler):

lhs = { { {1.0, 2.0},
{3.0, 4.0} },
{ {5.0, 6.0},
{7.0, 8.0} } }

rhs = { { {1.0, 0.0},
{0.0, 1.0} },
{ {1.0, 0.0},
{0.0, 1.0} } }

DotDimensionNumbers dnums;
dnums.add_lhs_contracting_dimensions(2);
dnums.add_rhs_contracting_dimensions(1);
dnums.add_lhs_batch_dimensions(0);
dnums.add_rhs_batch_dimensions(0);

DotGeneral(lhs, rhs, dnums) -> { { {1.0, 2.0},
{3.0, 4.0} },
{ {5.0, 6.0},
{7.0, 8.0} } }

Elde edilen boyut numarasının toplu iş boyutuyla, ardından 'lhs' sözleşmesiz/toplu olmayan boyutuyla ve son olarak 'rhs' sözleşmesiz/toplu olmayan boyutuyla başladığını takip eder.

Dinamik Dilim

Ayrıca bkz. XlaBuilder::DynamicSlice .

DynamicSlice, dinamik start_indices konumunda giriş dizisinden bir alt dizi çıkarır. Her boyuttaki dilimin boyutu, her boyuttaki özel dilim aralıklarının bitiş noktasını belirten size_indices ile iletilir: [başlangıç, başlangıç ​​+ boyut). start_indices şekli rank == 1 olmalı ve boyut boyutu operand rankına eşit olmalıdır.

DynamicSlice(operand, start_indices, size_indices)

The effective slice indices are computed by applying the following transformation for each index i in [1, N) before performing the slice:

start_indices[i] = clamp(start_indices[i], 0, operand.dimension_size[i] - size_indices[i])

This ensures that the extracted slice is always in-bounds with respect to the operand array. If the slice is in-bounds before the transformation is applied, the transformation has no effect.

1-dimensional example:

let a = {0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0}
let s = {2}

DynamicSlice(a, s, {2}) produces:
{2.0, 3.0}

2-dimensional example:

let b =
{ {0.0,  1.0,  2.0},
{3.0,  4.0,  5.0},
{6.0,  7.0,  8.0},
{9.0, 10.0, 11.0} }
let s = {2, 1}

DynamicSlice(b, s, {2, 2}) produces:
{ { 7.0,  8.0},
{10.0, 11.0} }

DynamicUpdateSlice

See also XlaBuilder::DynamicUpdateSlice .

DynamicUpdateSlice generates a result which is the value of the input array operand , with a slice update overwritten at start_indices . The shape of update determines the shape of the sub-array of the result which is updated. The shape of start_indices must be rank == 1, with dimension size equal to the rank of operand .

DynamicUpdateSlice(operand, update, start_indices)

The effective slice indices are computed by applying the following transformation for each index i in [1, N) before performing the slice:

start_indices[i] = clamp(start_indices[i], 0, operand.dimension_size[i] - update.dimension_size[i])

This ensures that the updated slice is always in-bounds with respect to the operand array. If the slice is in-bounds before the transformation is applied, the transformation has no effect.

1-dimensional example:

let a = {0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0}
let u = {5.0, 6.0}
let s = {2}

DynamicUpdateSlice(a, u, s) produces:
{0.0, 1.0, 5.0, 6.0, 4.0}

2-dimensional example:

let b =
{ {0.0,  1.0,  2.0},
{3.0,  4.0,  5.0},
{6.0,  7.0,  8.0},
{9.0, 10.0, 11.0} }
let u =
{ {12.0,  13.0},
{14.0,  15.0},
{16.0,  17.0} }

let s = {1, 1}

DynamicUpdateSlice(b, u, s) produces:
{ {0.0,  1.0,  2.0},
{3.0, 12.0, 13.0},
{6.0, 14.0, 15.0},
{9.0, 16.0, 17.0} }

Element-wise binary arithmetic operations

See also XlaBuilder::Add .

A set of element-wise binary arithmetic operations is supported.

Op(lhs, rhs)

Where Op is one of Add (addition), Sub (subtraction), Mul (multiplication), Div (division), Rem (remainder), Max (maximum), Min (minimum), LogicalAnd (logical AND), or LogicalOr (logical OR).

The arguments' shapes have to be either similar or compatible. See the broadcasting documentation about what it means for shapes to be compatible. The result of an operation has a shape which is the result of broadcasting the two input arrays. In this variant, operations between arrays of different ranks are not supported, unless one of the operands is a scalar.

When Op is Rem , the sign of the result is taken from the dividend, and the absolute value of the result is always less than the divisor's absolute value.

Integer division overflow (signed/unsigned division/remainder by zero or signed division/remainder of INT_SMIN with -1 ) produces an implementation defined value.

An alternative variant with different-rank broadcasting support exists for these operations:

Op(lhs, rhs, broadcast_dimensions)

Where Op is the same as above. This variant of the operation should be used for arithmetic operations between arrays of different ranks (such as adding a matrix to a vector).

The additional broadcast_dimensions operand is a slice of integers used to expand the rank of the lower-rank operand up to the rank of the higher-rank operand. broadcast_dimensions maps the dimensions of the lower-rank shape to the dimensions of the higher-rank shape. The unmapped dimensions of the expanded shape are filled with dimensions of size one. Degenerate-dimension broadcasting then broadcasts the shapes along these degenerate dimensions to equalize the shapes of both operands. The semantics are described in detail on the broadcasting page .

Element-wise comparison operations

See also XlaBuilder::Eq .

A set of standard element-wise binary comparison operations is supported. Note that standard IEEE 754 floating-point comparison semantics apply when comparing floating-point types.

Op(lhs, rhs)

Where Op is one of Eq (equal-to), Ne (not equal-to), Ge (greater-or-equal-than), Gt (greater-than), Le (less-or-equal-than), Lt (less-than). Another set of operators, EqTotalOrder, NeTotalOrder, GeTotalOrder, GtTotalOrder, LeTotalOrder, and LtTotalOrder, provide the same functionalities, except that they additionally support a total order over the floating point numbers, by enforcing -NaN < -Inf < -Finite < -0 < +0 < +Finite < +Inf < +NaN.

The arguments' shapes have to be either similar or compatible. See the broadcasting documentation about what it means for shapes to be compatible. The result of an operation has a shape which is the result of broadcasting the two input arrays with the element type PRED . In this variant, operations between arrays of different ranks are not supported, unless one of the operands is a scalar.

An alternative variant with different-rank broadcasting support exists for these operations:

Op(lhs, rhs, broadcast_dimensions)

Where Op is the same as above. This variant of the operation should be used for comparison operations between arrays of different ranks (such as adding a matrix to a vector).

The additional broadcast_dimensions operand is a slice of integers specifying the dimensions to use for broadcasting the operands. The semantics are described in detail on the broadcasting page .

Element-wise unary functions

XlaBuilder supports these element-wise unary functions:

Abs(operand) Element-wise abs x -> |x| .

Ceil(operand) Element-wise ceil x -> ⌈x⌉ .

Cos(operand) Element-wise cosine x -> cos(x) .

Exp(operand) Element-wise natural exponential x -> e^x .

Floor(operand) Element-wise floor x -> ⌊x⌋ .

Imag(operand) Element-wise imaginary part of a complex (or real) shape. x -> imag(x) . If the operand is a floating point type, returns 0.

IsFinite(operand) Tests whether each element of operand is finite, ie, is not positive or negative infinity, and is not NaN . Returns an array of PRED values with the same shape as the input, where each element is true if and only if the corresponding input element is finite.

Log(operand) Element-wise natural logarithm x -> ln(x) .

LogicalNot(operand) Element-wise logical not x -> !(x) .

Logistic(operand) Element-wise logistic function computation x -> logistic(x) .

PopulationCount(operand) Computes the number of bits set in each element of operand .

Neg(operand) Element-wise negation x -> -x .

Real(operand) Element-wise real part of a complex (or real) shape. x -> real(x) . If the operand is a floating point type, returns the same value.

Rsqrt(operand) Element-wise reciprocal of square root operation x -> 1.0 / sqrt(x) .

Sign(operand) Element-wise sign operation x -> sgn(x) where

\[\text{sgn}(x) = \begin{cases} -1 & x < 0\\ -0 & x = -0\\ NaN & x = NaN\\ +0 & x = +0\\ 1 & x > 0 \end{cases}\]

using the comparison operator of the element type of operand .

Sqrt(operand) Element-wise square root operation x -> sqrt(x) .

Cbrt(operand) Element-wise cubic root operation x -> cbrt(x) .

Tan(operand) Element-wise tangent x -> tan(x) .

Tanh(operand) Element-wise hyperbolic tangent x -> tanh(x) .

Round(operand) Element-wise rounding, ties away from zero.

RoundNearestEven(operand) Element-wise rounding, ties to nearest even.

The function is applied to each element in the operand array, resulting in an array with the same shape. It is allowed for operand to be a scalar (rank 0).

Fft

The XLA FFT operation implements the forward and inverse Fourier Transforms for real and complex inputs/outputs. Multidimensional FFTs on up to 3 axes are supported.

See also XlaBuilder::Fft .

Multidimensional FFT

When more than 1 fft_length is provided, this is equivalent to applying a cascade of FFT operations to each of the innermost axes. Note that for the real->complex and complex->real cases, the innermost axis transform is (effectively) performed first (RFFT; last for IRFFT), which is why the innermost axis is the one which changes size. Other axis transforms will then be complex->complex.

Implementation details

CPU FFT is backed by Eigen's TensorFFT. GPU FFT uses cuFFT.

Gather

The XLA gather operation stitches together several slices (each slice at a potentially different runtime offset) of an input array.

General Semantics

See also XlaBuilder::Gather . For a more intuitive description, see the "Informal Description" section below.

gather(operand, start_indices, offset_dims, collapsed_slice_dims, slice_sizes, start_index_map)

For convenience, we label dimensions in the output array not in offset_dims as batch_dims .

The output is an array of rank batch_dims.size + offset_dims.size .

The operand.rank must equal the sum of offset_dims.size and collapsed_slice_dims.size . Also, slice_sizes.size has to be equal to operand.rank .

If index_vector_dim is equal to start_indices.rank we implicitly consider start_indices to have a trailing 1 dimension (ie if start_indices was of shape [6,7] and index_vector_dim is 2 then we implicitly consider the shape of start_indices to be [6,7,1] ).

The bounds for the output array along dimension i is computed as follows:

1. If i is present in batch_dims (ie is equal to batch_dims[k] for some k ) then we pick the corresponding dimension bounds out of start_indices.shape , skipping index_vector_dim (ie pick start_indices.shape.dims [ k ] if k < index_vector_dim and start_indices.shape.dims [ k + 1 ] otherwise).

2. If i is present in offset_dims (ie equal to offset_dims [ k ] for some k ) then we pick the corresponding bound out of slice_sizes after accounting for collapsed_slice_dims (ie we pick adjusted_slice_sizes [ k ] where adjusted_slice_sizes is slice_sizes with the bounds at indices collapsed_slice_dims removed).

Formally, the operand index In corresponding to a given output index Out is calculated as follows:

1. Let G = { Out [ k ] for k in batch_dims }. Use G to slice out a vector S such that S [ i ] = start_indices [Combine( G , i )] where Combine(A, b) inserts b at position index_vector_dim into A. Note that this is well defined even if G is empty -- if G is empty then S = start_indices .

2. Create a starting index, S in , into operand using S by scattering S using start_index_map . More precisely:

   1. S in [ start_index_map [ k ]] = S [ k ] if k < start_index_map.size .

   2. S in [ _ ] = 0 otherwise.

3. Create an index O in into operand by scattering the indices at the offset dimensions in Out according to the collapsed_slice_dims set. More precisely:

   1. O in [ remapped_offset_dims ( k )] = Out [ offset_dims [ k ]] if k < offset_dims.size ( remapped_offset_dims is defined below).

   2. O in [ _ ] = 0 otherwise.

4. In is O in + S in where + is element-wise addition.

remapped_offset_dims is a monotonic function with domain [ 0 , offset_dims.size ) and range [ 0 , operand.rank ) \ collapsed_slice_dims . So if, eg, offset_dims.size is 4 , operand.rank is 6 and collapsed_slice_dims is { 0 , 2 } then remapped_offset_dims is { 0 → 1 , 1 → 3 , 2 → 4 , 3 → 5 }.

If indices_are_sorted is set to true then XLA can assume that start_indices are sorted (in ascending start_index_map order) by the user. If they are not then the semantics is implementation defined.

If unique_indices is set to true then XLA can assume that all element scattered to are unique. So XLA could use non-atomic operations. If unique_indices is set to true and the indices being scattered to are not unique then the semantics is implementation defined.

Informal Description and Examples

Informally, every index Out in the output array corresponds to an element E in the operand array, computed as follows:

• We use the batch dimensions in Out to look up a starting index from start_indices .

• We use start_index_map to map the starting index (whose size may be less than operand.rank) to a "full" starting index into the operand .

• We dynamic-slice out a slice with size slice_sizes using the full starting index.

• We reshape the slice by collapsing the collapsed_slice_dims dimensions. Since all collapsed slice dimensions must have a bound of 1, this reshape is always legal.

• We use the offset dimensions in Out to index into this slice to get the input element, E , corresponding to output index Out .

index_vector_dim is set to start_indices.rank - 1 in all of the examples that follow. More interesting values for index_vector_dim do not change the operation fundamentally, but make the visual representation more cumbersome.

To get an intuition on how all of the above fits together, let's look at an example that gathers 5 slices of shape [8,6] from a [16,11] array. The position of a slice into the [16,11] array can be represented as an index vector of shape S64[2] , so the set of 5 positions can be represented as a S64[5,2] array.

The behavior of the gather operation can then be depicted as an index transformation that takes [ G , O 0 , O 1 ], an index in the output shape, and maps it to an element in the input array in the following way:

We first select an ( X , Y ) vector from the gather indices array using G . The element in the output array at index [ G , O 0 , O 1 ] is then the element in the input array at index [ X + O 0 , Y + O 1 ].

slice_sizes is [8,6] , which decides the range of O ₀ and O ₁ , and this in turn decides the bounds of the slice.

This gather operation acts as a batch dynamic slice with G as the batch dimension.

The gather indices may be multidimensional. For instance, a more general version of the example above using a "gather indices" array of shape [4,5,2] would translate indices like this:

Again, this acts as a batch dynamic slice G 0 and G 1 as the batch dimensions. The slice size is still [8,6] .

The gather operation in XLA generalizes the informal semantics outlined above in the following ways:

1. We can configure which dimensions in the output shape are the offset dimensions (dimensions containing O 0 , O 1 in the last example). The output batch dimensions (dimensions containing G 0 , G 1 in the last example) are defined to be the output dimensions that are not offset dimensions.

2. The number of output offset dimensions explicitly present in the output shape may be smaller than the input rank. These "missing" dimensions, which are listed explicitly as collapsed_slice_dims , must have a slice size of 1 . Since they have a slice size of 1 the only valid index for them is 0 and eliding them does not introduce ambiguity.

3. The slice extracted from the "Gather Indices" array (( X , Y ) in the last example) may have fewer elements than the input array rank, and an explicit mapping dictates how the index should be expanded to have the same rank as the input.

As a final example, we use (2) and (3) to implement tf.gather_nd :

G 0 and G 1 are used to slice out a starting index from the gather indices array as usual, except the starting index has only one element, X . Similarly, there is only one output offset index with the value O 0 . However, before being used as indices into the input array, these are expanded in accordance to "Gather Index Mapping" ( start_index_map in the formal description) and "Offset Mapping" ( remapped_offset_dims in the formal description) into [ X , 0 ] and [ 0 , O 0 ] respectively, adding up to [ X , O 0 ]. In other words, the output index [ G 0 , G 1 , O 0 ] maps to the input index [ GatherIndices [ G 0 , G 1 , 0 ], O 0 ] which gives us the semantics for tf.gather_nd .

slice_sizes for this case is [1,11] . Intuitively this means that every index X in the gather indices array picks an entire row and the result is the concatenation of all these rows.

GetDimensionSize

See also XlaBuilder::GetDimensionSize .

Returns the size of the given dimension of the operand. The operand must be array shaped.

GetDimensionSize(operand, dimension)

SetDimensionSize

See also XlaBuilder::SetDimensionSize .

Sets the dynamic size of XlaOp's given dimension. The operand must be array shaped.

SetDimensionSize(operand, size, dimension)

Pass through the operand as result, with dynamic dimension tracked by the compiler.

Padded values will be ignored by downstream reduction ops.

let v: f32[10] = f32[10]{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
let five: s32 = 5;
let six: s32 = 6;

// Setting dynamic dimension size doesn't change the upper bound of the static
// shape.
let padded_v_five: f32[10] = set_dimension_size(v, five, /*dimension=*/0);
let padded_v_six: f32[10] = set_dimension_size(v, six, /*dimension=*/0);

// sum == 1 + 2 + 3 + 4 + 5
let sum:f32[] = reduce_sum(padded_v_five);
// product == 1 * 2 * 3 * 4 * 5
let product:f32[] = reduce_product(padded_v_five);

// Changing padding size will yield different result.
// sum == 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6
let sum:f32[] = reduce_sum(padded_v_six);

GetTupleElement

See also XlaBuilder::GetTupleElement .

Indexes into a tuple with a compile-time-constant value.

The value must be a compile-time-constant so that shape inference can determine the type of the resulting value.

This is analogous to std::get<int N>(t) in C++. Conceptually:

let v: f32[10] = f32[10]{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};
let s: s32 = 5;
let t: (f32[10], s32) = tuple(v, s);
let element_1: s32 = gettupleelement(t, 1);  // Inferred shape matches s32.

See also tf.tuple .

Infeed

See also XlaBuilder::Infeed .

Infeed(shape)

Reads a single data item from the implicit Infeed streaming interface of the device, interpreting the data as the given shape and its layout, and returns a XlaOp of the data. Multiple Infeed operations are allowed in a computation, but there must be a total order among the Infeed operations. For example, two Infeeds in the code below have a total order since there is a dependency between the while loops.

result1 = while (condition, init = init_value) {
  Infeed(shape)
}

result2 = while (condition, init = result1) {
  Infeed(shape)
}

Nested tuple shapes are not supported. For an empty tuple shape, the Infeed operation is effectively a no-op and proceeds without reading any data from the Infeed of the device.

Iota

See also XlaBuilder::Iota .

Iota(shape, iota_dimension)

Builds a constant literal on device rather than a potentially large host transfer. Creates an array that has specified shape and holds values starting at zero and incrementing by one along the specified dimension. For floating-point types, the produced array is equivalent to ConvertElementType(Iota(...)) where the Iota is of integral type and the conversion is to the floating-point type.

For example, Iota(s32[4, 8], 0) returns

  [[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 ],
   [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ],
   [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2 ],
   [3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3 ]]

Iota(s32[4, 8], 1) returns

  [[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ],
   [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ],
   [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ],
   [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ]]

Map

See also XlaBuilder::Map .

Map(operands..., computation)

Applies a scalar function over the given operands arrays, producing an array of the same dimensions where each element is the result of the mapped function applied to the corresponding elements in the input arrays.

The mapped function is an arbitrary computation with the restriction that it has N inputs of scalar type T and a single output with type S . The output has the same dimensions as the operands except that the element type T is replaced with S.

For example: Map(op1, op2, op3, computation, par1) maps elem_out <- computation(elem1, elem2, elem3, par1) at each (multi-dimensional) index in the input arrays to produce the output array.

OptimizationBarrier

Blocks any optimization pass from moving computations across the barrier.

Ensures that all inputs are evaluated before any operators that depend on the barrier's outputs.

Pad

See also XlaBuilder::Pad .

Pad(operand, padding_value, padding_config)

Expands the given operand array by padding around the array as well as between the elements of the array with the given padding_value . padding_config specifies the amount of edge padding and the interior padding for each dimension.

PaddingConfig is a repeated field of PaddingConfigDimension , which contains three fields for each dimension: edge_padding_low , edge_padding_high , and interior_padding .

edge_padding_low and edge_padding_high specify the amount of padding added at the low-end (next to index 0) and the high-end (next to the highest index) of each dimension respectively. The amount of edge padding can be negative -- the absolute value of negative padding indicates the number of elements to remove from the specified dimension.

interior_padding specifies the amount of padding added between any two elements in each dimension; it may not be negative. Interior padding occurs logically before edge padding, so in the case of negative edge padding, elements are removed from the interior-padded operand.

This operation is a no-op if the edge padding pairs are all (0, 0) and the interior padding values are all 0. The figure below shows examples of different edge_padding and interior_padding values for a two-dimensional array.

Recv

See also XlaBuilder::Recv .

Recv(shape, channel_handle)

Receives data of the given shape from a Send instruction in another computation that shares the same channel handle. Returns a XlaOp for the received data.

The client API of Recv operation represents synchronous communication. However, the instruction is internally decomposed into 2 HLO instructions ( Recv and RecvDone ) to enable asynchronous data transfers. See also HloInstruction::CreateRecv and HloInstruction::CreateRecvDone .

Recv(const Shape& shape, int64 channel_id)

Allocates resources required to receive data from a Send instruction with the same channel_id. Returns a context for the allocated resources, which is used by a following RecvDone instruction to wait for the completion of the data transfer. The context is a tuple of {receive buffer (shape), request identifier (U32)} and it can only be used by a RecvDone instruction.

RecvDone(HloInstruction context)

Given a context created by a Recv instruction, waits for the data transfer to complete and returns the received data.

Reduce

See also XlaBuilder::Reduce .

Applies a reduction function to one or more arrays in parallel.

Reduce(operands..., init_values..., computation, dimensions)

Where:

• N is required to be greater or equal to 1.
• The computation has to be "roughly" associative (see below).
• All input arrays must have the same dimensions.
• All initial values have to form an identity under computation .
• If N = 1 , Collate(T) is T .
• If N > 1 , Collate(T_0, ..., T_{N-1}) is a tuple of N elements of type T .

This operation reduces one or more dimensions of each input array into scalars. The rank of each returned array is rank(operand) - len(dimensions) . The output of the op is Collate(Q_0, ..., Q_N) where Q_i is an array of type T_i , the dimensions of which are described below.

Different backends are allowed to reassociate the reduction computation. This can lead to numerical differences, as some reduction functions like addition are not associative for floats. However, if the range of the data is limited, floating-point addition is close enough to being associative for most practical uses.

Examples

When reducing across one dimension in a single 1D array with values [10, 11, 12, 13] , with reduction function f (this is computation ) then that could be computed as

f(10, f(11, f(12, f(init_value, 13)))

but there are also many other possibilities, eg

f(init_value, f(f(10, f(init_value, 11)), f(f(init_value, 12), f(init_value, 13))))

The following is a rough pseudo-code example of how reduction could be implemented, using summation as the reduction computation with an initial value of 0.

result_shape <- remove all dims in dimensions from operand_shape

# Iterate over all elements in result_shape. The number of r's here is equal
# to the rank of the result
for r0 in range(result_shape[0]), r1 in range(result_shape[1]), ...:
  # Initialize this result element
  result[r0, r1...] <- 0

  # Iterate over all the reduction dimensions
  for d0 in range(dimensions[0]), d1 in range(dimensions[1]), ...:
    # Increment the result element with the value of the operand's element.
    # The index of the operand's element is constructed from all ri's and di's
    # in the right order (by construction ri's and di's together index over the
    # whole operand shape).
    result[r0, r1...] += operand[ri... di]

Here's an example of reducing a 2D array (matrix). The shape has rank 2, dimension 0 of size 2 and dimension 1 of size 3:

Results of reducing dimensions 0 or 1 with an "add" function:

Note that both reduction results are 1D arrays. The diagram shows one as column and another as row just for visual convenience.

For a more complex example, here is a 3D array. Its rank is 3, dimension 0 of size 4, dimension 1 of size 2 and dimension 2 of size 3. For simplicity, the values 1 to 6 are replicated across dimension 0.

Similarly to the 2D example, we can reduce just one dimension. If we reduce dimension 0, for example, we get a rank-2 array where all values across dimension 0 were folded into a scalar:

|  4   8  12 |
| 16  20  24 |

If we reduce dimension 2, we also get a rank-2 array where all values across dimension 2 were folded into a scalar:

| 6  15 |
| 6  15 |
| 6  15 |
| 6  15 |

Note that the relative order between the remaining dimensions in the input is preserved in the output, but some dimensions may get assigned new numbers (since the rank changes).

We can also reduce multiple dimensions. Add-reducing dimensions 0 and 1 produces the 1D array [20, 28, 36] .

Reducing the 3D array over all its dimensions produces the scalar 84 .

Variadic Reduce

When N > 1 , reduce function application is slightly more complex, as it is applied simultaneously to all inputs. The operands are supplied to the computation in the following order:

• Running reduced value for the first operand
• ...
• Running reduced value for the N'th operand
• Input value for the first operand
• ...
• Input value for the N'th operand

For example, consider the following reduction function, which can be used to compute the max and the argmax of a 1-D array in parallel:

f: (Float, Int, Float, Int) -> Float, Int
f(max, argmax, value, index):
  if value >= max:
    return (value, index)
  else:
    return (max, argmax)

For 1-D Input arrays V = Float[N], K = Int[N] , and init values I_V = Float, I_K = Int , the result f_(N-1) of reducing across the only input dimension is equivalent to the following recursive application:

f_0 = f(I_V, I_K, V_0, K_0)
f_1 = f(f_0.first, f_0.second, V_1, K_1)
...
f_(N-1) = f(f_(N-2).first, f_(N-2).second, V_(N-1), K_(N-1))

Applying this reduction to an array of values, and an array of sequential indices (ie iota), will co-iterate over the arrays, and return a tuple containing the maximal value and the matching index.

ReducePrecision

See also XlaBuilder::ReducePrecision .

Models the effect of converting floating-point values to a lower-precision format (such as IEEE-FP16) and back to the original format. The number of exponent and mantissa bits in the lower-precision format can be specified arbitrarily, although all bit sizes may not be supported on all hardware implementations.

ReducePrecision(operand, mantissa_bits, exponent_bits)

The result is an array of type T . The input values are rounded to the nearest value representable with the given number of mantissa bits (using "ties to even" semantics), and any values that exceed the range specified by the number of exponent bits are clamped to positive or negative infinity. NaN values are retained, although they may be converted to canonical NaN values.

The lower-precision format must have at least one exponent bit (in order to distinguish a zero value from an infinity, since both have a zero mantissa), and must have a non-negative number of mantissa bits. The number of exponent or mantissa bits may exceed the corresponding value for type T ; the corresponding portion of the conversion is then simply a no-op.

ReduceScatter

See also XlaBuilder::ReduceScatter .

ReduceScatter is a collective operation that effectively does an AllReduce and then scatters the result by splitting it into shard_count blocks along the scatter_dimension and replica i in the replica group receives the ith shard.

ReduceScatter(operand, computation, scatter_dim, shard_count, replica_group_ids, channel_id)

• When operand is a tuple of arrays, the reduce-scatter is performed on each element of the tuple.
• replica_groups is a list of replica groups between which the reduction is performed (replica id for the current replica can be retrieved using ReplicaId ). The order of replicas in each group determines the order in which the all-reduce result will be scattered. replica_groups must either be empty (in which case all replicas belong to a single group), or contain the same number of elements as the number of replicas. When there are more than one replica groups, they all must be of the same size. For example, replica_groups = {0, 2}, {1, 3} performs reduction between the replicas 0 and 2 , and 1 and 3 and then scatters the result.
• shard_count is the size of each replica group. We need this in cases where replica_groups are empty. If replica_groups is not empty, shard_count must be equal to the size of each replica group.
• channel_id is used for cross-module communication: only reduce-scatter operations with the same channel_id can communicate with each other.

The output shape is the input shape with the scatter_dimension made shard_count times smaller. For example, if there are two replicas and the operand has the value [1.0, 2.25] and [3.0, 5.25] respectively on the two replicas, then the output value from this op where scatter_dim is 0 will be [4.0] for the first replica and [7.5] for the second replica.

ReduceWindow

See also XlaBuilder::ReduceWindow .

Applies a reduction function to all elements in each window of a sequence of N multi-dimensional arrays, producing a single or a tuple of N multi-dimensional arrays as output. Each output array has the same number of elements as the number of valid positions of the window. A pooling layer can be expressed as a ReduceWindow . Similar to Reduce , the applied computation is always passed the init_values on the left-hand side.

ReduceWindow(operands..., init_values..., computation, window_dimensions, window_strides, padding)

Where:

• N is required to be greater or equal to 1.
• All input arrays must have the same dimensions.
• If N = 1 , Collate(T) is T .
• If N > 1 , Collate(T_0, ..., T_{N-1}) is a tuple of N elements of type (T0,...T{N-1}) .

Below code and figure shows an example of using ReduceWindow . Input is a matrix of size [4x6] and both window_dimensions and window_stride_dimensions are [2x3].

// Create a computation for the reduction (maximum).
XlaComputation max;
{
  XlaBuilder builder(client_, "max");
  auto y = builder.Parameter(0, ShapeUtil::MakeShape(F32, {}), "y");
  auto x = builder.Parameter(1, ShapeUtil::MakeShape(F32, {}), "x");
  builder.Max(y, x);
  max = builder.Build().value();
}

// Create a ReduceWindow computation with the max reduction computation.
XlaBuilder builder(client_, "reduce_window_2x3");
auto shape = ShapeUtil::MakeShape(F32, {4, 6});
auto input = builder.Parameter(0, shape, "input");
builder.ReduceWindow(
    input,
    /*init_val=*/builder.ConstantLiteral(LiteralUtil::MinValue(F32)),
    *max,
    /*window_dimensions=*/{2, 3},
    /*window_stride_dimensions=*/{2, 3},
    Padding::kValid);

Stride of 1 in a dimension specifies that the position of a window in the dimension is 1 element away from its adjacent window. In order to specify that no windows overlap with each other, window_stride_dimensions should be equal to window_dimensions. The figure below illustrates the use of two different stride values. Padding is applied to each dimension of the input and the calculations are the same as though the input came in with the dimensions it has after padding.

For a non-trivial padding example, consider computing reduce-window minimum (initial value is MAX_FLOAT ) with dimension 3 and stride 2 over the input array [10000, 1000, 100, 10, 1] . Padding kValid computes minimums over two valid windows: [10000, 1000, 100] and [100, 10, 1] , resulting in the output [100, 1] . Padding kSame first pads the array so that the shape after the reduce-window would be the same as input for stride one by adding initial elements on both sides, getting [MAX_VALUE, 10000, 1000, 100, 10, 1, MAX_VALUE] . Running reduce-window over the padded array operates on three windows [MAX_VALUE, 10000, 1000] , [1000, 100, 10] , [10, 1, MAX_VALUE] , and yields [1000, 10, 1] .

The evaluation order of the reduction function is arbitrary and may be non-deterministic. Therefore, the reduction function should not be overly sensitive to reassociation. See the discussion about associativity in the context of Reduce for more details.

ReplicaId

See also XlaBuilder::ReplicaId .

Returns the unique ID (U32 scalar) of the replica.

ReplicaId()

The unique ID of each replica is an unsigned integer in the interval [0, N) , where N is the number of replicas. Since all the replicas are running the same program, a ReplicaId() call in the program will return a different value on each replica.

Reshape

See also XlaBuilder::Reshape and the Collapse operation.

Reshapes the dimensions of an array into a new configuration.

Reshape(operand, new_sizes) Reshape(operand, dimensions, new_sizes)

Conceptually, reshape first flattens an array into a one-dimensional vector of data values, and then refines this vector into a new shape. The input arguments are an arbitrary array of type T, a compile-time-constant vector of dimension indices, and a compile-time-constant vector of dimension sizes for the result. The values in the dimension vector, if given, must be a permutation of all of T's dimensions; the default if not given is {0, ..., rank - 1} . The order of the dimensions in dimensions is from slowest-varying dimension (most major) to fastest-varying dimension (most minor) in the loop nest which collapses the input array into a single dimension. The new_sizes vector determines the size of the output array. The value at index 0 in new_sizes is the size of dimension 0, the value at index 1 is the size of dimension 1, and so on. The product of the new_size dimensions must equal the product of the operand's dimension sizes. When refining the collapsed array into the multidimensional array defined by new_sizes , the dimensions in new_sizes are ordered from slowest varying (most major) and to fastest varying (most minor).

For example, let v be an array of 24 elements:

let v = f32[4x2x3] { { {10, 11, 12}, {15, 16, 17} },
                    { {20, 21, 22}, {25, 26, 27} },
                    { {30, 31, 32}, {35, 36, 37} },
                    { {40, 41, 42}, {45, 46, 47} } };

In-order collapse:
let v012_24 = Reshape(v, {0,1,2}, {24});
then v012_24 == f32[24] {10, 11, 12, 15, 16, 17, 20, 21, 22, 25, 26, 27,
                         30, 31, 32, 35, 36, 37, 40, 41, 42, 45, 46, 47};

let v012_83 = Reshape(v, {0,1,2}, {8,3});
then v012_83 == f32[8x3] { {10, 11, 12}, {15, 16, 17},
                          {20, 21, 22}, {25, 26, 27},
                          {30, 31, 32}, {35, 36, 37},
                          {40, 41, 42}, {45, 46, 47} };

Out-of-order collapse:
let v021_24 = Reshape(v, {1,2,0}, {24});
then v012_24 == f32[24]  {10, 20, 30, 40, 11, 21, 31, 41, 12, 22, 32, 42,
                          15, 25, 35, 45, 16, 26, 36, 46, 17, 27, 37, 47};

let v021_83 = Reshape(v, {1,2,0}, {8,3});
then v021_83 == f32[8x3] { {10, 20, 30}, {40, 11, 21},
                          {31, 41, 12}, {22, 32, 42},
                          {15, 25, 35}, {45, 16, 26},
                          {36, 46, 17}, {27, 37, 47} };


let v021_262 = Reshape(v, {1,2,0}, {2,6,2});
then v021_262 == f32[2x6x2] { { {10, 20}, {30, 40},
                              {11, 21}, {31, 41},
                              {12, 22}, {32, 42} },
                             { {15, 25}, {35, 45},
                              {16, 26}, {36, 46},
                              {17, 27}, {37, 47} } };

As a special case, reshape can transform a single-element array to a scalar and vice versa. For example,

Reshape(f32[1x1] { {5} }, {0,1}, {}) == 5;
Reshape(5, {}, {1,1}) == f32[1x1] { {5} };

Rev (reverse)

See also XlaBuilder::Rev .

Rev(operand, dimensions)

Reverses the order of elements in the operand array along the specified dimensions , generating an output array of the same shape. Each element of the operand array at a multidimensional index is stored into the output array at a transformed index. The multidimensional index is transformed by reversing the index in each dimension to be reversed (ie, if a dimension of size N is one of the reversing dimensions, its index i is transformed into N - 1 - i).

One use for the Rev operation is to reverse the convolution weight array along the two window dimensions during the gradient computation in neural networks.

RngNormal

See also XlaBuilder::RngNormal .

Constructs an output of a given shape with random numbers generated following the \(N(\mu, \sigma)\) normal distribution. The parameters \(\mu\) and\(\sigma\), and output shape have to have a floating point elemental type. The parameters furthermore have to be scalar valued.

RngNormal(mu, sigma, shape)

RngUniform

See also XlaBuilder::RngUniform .

Constructs an output of a given shape with random numbers generated following the uniform distribution over the interval \([a,b)\). The parameters and output element type have to be a boolean type, an integral type or a floating point types, and the types have to be consistent. The CPU and GPU backends currently only support F64, F32, F16, BF16, S64, U64, S32 and U32. Furthermore, the parameters need to be scalar valued. If \(b <= a\) the result is implementation-defined.

RngUniform(a, b, shape)

RngBitGenerator

Generates an output with a given shape filled with uniform random bits using the specified algorithm (or backend default) and returns an updated state (with the same shape as initial state) and the generated random data.

Initial state is the initial state of the current random number generation. It and the required shape and valid values are dependent on the algorithm used.

The output is guaranteed to be a deterministic function of the initial state but it is not guaranteed to be deterministic between backends and different compiler versions.

RngBitGenerator(algorithm, key, shape)

Available values for algorithm :

• rng_default : Backend specific algorithm with backend specific shape requirements.

• rng_three_fry : ThreeFry counter-based PRNG algorithm. The initial_state shape is u64[2] with arbitrary values. Salmon et al. SC 2011. Parallel random numbers: as easy as 1, 2, 3.

• rng_philox : Philox algorithm to generate random numbers in parallel. The initial_state shape is u64[3] with arbitrary values. Salmon et al. SC 2011. Parallel random numbers: as easy as 1, 2, 3.

Scatter

The XLA scatter operation generates a sequence of results which are the values of the input array operands , with several slices (at indices specified by scatter_indices ) updated with the sequence of values in updates using update_computation .

See also XlaBuilder::Scatter .

scatter(operands..., scatter_indices, updates..., update_computation, index_vector_dim, update_window_dims, inserted_window_dims, scatter_dims_to_operand_dims)

Where:

• N is required to be greater or equal to 1.
• operands [ 0 ], ..., operands [ N-1 ] must all have the same dimensions.
• updates [ 0 ], ..., updates [ N-1 ] must all have the same dimensions.
• If N = 1 , Collate(T) is T .
• If N > 1 , Collate(T_0, ..., T_N) is a tuple of N elements of type T .

If index_vector_dim is equal to scatter_indices.rank we implicitly consider scatter_indices to have a trailing 1 dimension.

We define update_scatter_dims of type ArraySlice<int64> as the set of dimensions in updates shape that are not in update_window_dims , in ascending order.

The arguments of scatter should follow these constraints:

• Each updates array must be of rank update_window_dims.size + scatter_indices.rank - 1 .

• Bounds of dimension i in each updates array must conform to the following:

  • If i is present in update_window_dims (ie equal to update_window_dims [ k ] for some k ), then the bound of dimension i in updates must not exceed the corresponding bound of operand after accounting for the inserted_window_dims (ie adjusted_window_bounds [ k ], where adjusted_window_bounds contains the bounds of operand with the bounds at indices inserted_window_dims removed).
  • If i is present in update_scatter_dims (ie equal to update_scatter_dims [ k ] for some k ), then the bound of dimension i in updates must be equal to the corresponding bound of scatter_indices , skipping index_vector_dim (ie scatter_indices.shape.dims [ k ], if k < index_vector_dim and scatter_indices.shape.dims [ k+1 ] otherwise).

• update_window_dims must be in ascending order, not have any repeating dimension numbers, and be in the range [0, updates.rank) .

• inserted_window_dims must be in ascending order, not have any repeating dimension numbers, and be in the range [0, operand.rank) .

• operand.rank must equal the sum of update_window_dims.size and inserted_window_dims.size .

• scatter_dims_to_operand_dims.size must be equal to scatter_indices.shape.dims [ index_vector_dim ], and its values must be in the range [0, operand.rank) .

For a given index U in each updates array, the corresponding index I in the corresponding operands array into which this update has to be applied is computed as follows:

1. Let G = { U [ k ] for k in update_scatter_dims }. Use G to look up an index vector S in the scatter_indices array such that S [ i ] = scatter_indices [Combine( G , i )] where Combine(A, b) inserts b at positions index_vector_dim into A.
2. Create an index S in into operand using S by scattering S using the scatter_dims_to_operand_dims map. More formally:
   1. S in [ scatter_dims_to_operand_dims [ k ]] = S [ k ] if k < scatter_dims_to_operand_dims.size .
   2. S in [ _ ] = 0 otherwise.
3. Create an index W in into each operands array by scattering the indices at update_window_dims in U according to inserted_window_dims . More formally:
   1. W in [ window_dims_to_operand_dims ( k )] = U [ k ] if k is in update_window_dims , where window_dims_to_operand_dims is the monotonic function with domain [ 0 , update_window_dims.size ) and range [ 0 , operand.rank ) \ inserted_window_dims . (For example, if update_window_dims.size is 4 , operand.rank is 6 , and inserted_window_dims is { 0 , 2 } then window_dims_to_operand_dims is { 0 → 1 , 1 → 3 , 2 → 4 , 3 → 5 }).
   2. W in [ _ ] = 0 otherwise.
4. I is W in + S in where + is element-wise addition.

In summary, the scatter operation can be defined as follows.

• Initialize output with operands , ie for all indices J , for all indices O in the operands [ J ] array:
  output [ J ][ O ] = operands [ J ][ O ]
• For every index U in the updates [ J ] array and the corresponding index O in the operand [ J ] array, if O is a valid index for output :
  (output [ 0 ][ O ], ..., output [ N-1 ][ O ]) = update_computation ( output [ 0 ][ O ], ..., , output [ N-1 ][ O ], updates [ 0 ][ U ], ..., updates [ N-1 ][ U ])

The order in which updates are applied is non-deterministic. So, when multiple indices in updates refer to the same index in operands , the corresponding value in output will be non-deterministic.

Note that the first parameter that is passed into the update_computation will always be the current value from the output array and the second parameter will always be the value from the updates array. This is important specifically for cases when the update_computation is not commutative .

If indices_are_sorted is set to true then XLA can assume that start_indices are sorted (in ascending start_index_map order) by the user. If they are not then the semantics is implementation defined.

Informally, the scatter op can be viewed as an inverse of the gather op, ie the scatter op updates the elements in the input that are extracted by the corresponding gather op.

For a detailed informal description and examples, refer to the "Informal Description" section under Gather .

Select

See also XlaBuilder::Select .

Constructs an output array from elements of two input arrays, based on the values of a predicate array.

Select(pred, on_true, on_false)

The arrays on_true and on_false must have the same shape. This is also the shape of the output array. The array pred must have the same dimensionality as on_true and on_false , with the PRED element type.

For each element P of pred , the corresponding element of the output array is taken from on_true if the value of P is true , and from on_false if the value of P is false . As a restricted form of broadcasting , pred can be a scalar of type PRED . In this case, the output array is taken wholly from on_true if pred is true , and from on_false if pred is false .

Example with non-scalar pred :

let pred: PRED[4] = {true, false, false, true};
let v1: s32[4] = {1, 2, 3, 4};
let v2: s32[4] = {100, 200, 300, 400};
==>
Select(pred, v1, v2) = s32[4]{1, 200, 300, 4};

Example with scalar pred :

let pred: PRED = true;
let v1: s32[4] = {1, 2, 3, 4};
let v2: s32[4] = {100, 200, 300, 400};
==>
Select(pred, v1, v2) = s32[4]{1, 2, 3, 4};

Selections between tuples are supported. Tuples are considered to be scalar types for this purpose. If on_true and on_false are tuples (which must have the same shape!) then pred has to be a scalar of type PRED .

SelectAndScatter

See also XlaBuilder::SelectAndScatter .

This operation can be considered as a composite operation that first computes ReduceWindow on the operand array to select an element from each window, and then scatters the source array to the indices of the selected elements to construct an output array with the same shape as the operand array. The binary select function is used to select an element from each window by applying it across each window, and it is called with the property that the first parameter's index vector is lexicographically less than the second parameter's index vector. The select function returns true if the first parameter is selected and returns false if the second parameter is selected, and the function must hold transitivity (ie, if select(a, b) and select(b, c) are true , then select(a, c) is also true ) so that the selected element does not depend on the order of the elements traversed for a given window.

The function scatter is applied at each selected index in the output array. It takes two scalar parameters:

1. Current value at the selected index in the output array
2. The scatter value from source that applies to the selected index

It combines the two parameters and returns a scalar value that's used to update the value at the selected index in the output array. Initially, all indices of the output array are set to init_value .

The output array has the same shape as the operand array and the source array must have the same shape as the result of applying a ReduceWindow operation on the operand array. SelectAndScatter can be used to backpropagate the gradient values for a pooling layer in a neural network.

SelectAndScatter(operand, select, window_dimensions, window_strides, padding, source, init_value, scatter)

The figure below shows examples of using SelectAndScatter , with the select function computing the maximal value among its parameters. Note that when the windows overlap, as in the figure (2) below, an index of the operand array may be selected multiple times by different windows. In the figure, the element of value 9 is selected by both of the top windows (blue and red) and the binary addition scatter function produces the output element of value 8 (2 + 6).

The evaluation order of the scatter function is arbitrary and may be non-deterministic. Therefore, the scatter function should not be overly sensitive to reassociation. See the discussion about associativity in the context of Reduce for more details.

Send

See also XlaBuilder::Send .

Send(operand, channel_handle)

Sends the given operand data to a Recv instruction in another computation that shares the same channel handle. Does not return any data.

Similar to the Recv operation, the client API of Send operation represents synchronous communication, and is internally decomposed into 2 HLO instructions ( Send and SendDone ) to enable asynchronous data transfers. See also HloInstruction::CreateSend and HloInstruction::CreateSendDone .

Send(HloInstruction operand, int64 channel_id)

Initiates an asynchronous transfer of the operand to the resources allocated by the Recv instruction with the same channel id. Returns a context, which is used by a following SendDone instruction to wait for the completion of the data transfer. The context is a tuple of {operand (shape), request identifier (U32)} and it can only be used by a SendDone instruction.

SendDone(HloInstruction context)

Given a context created by a Send instruction, waits for the data transfer to complete. The instruction does not return any data.

Scheduling of channel instructions

The execution order of the 4 instructions for each channel ( Recv , RecvDone , Send , SendDone ) is as below.

• Recv happens before Send
• Send happens before RecvDone
• Recv happens before RecvDone
• Send happens before SendDone

When the backend compilers generate a linear schedule for each computation that communicates via channel instructions, there must not be cycles across the computations. For example, below schedules lead to deadlocks.

Slice

See also XlaBuilder::Slice .

Slicing extracts a sub-array from the input array. The sub-array is of the same rank as the input and contains the values inside a bounding box within the input array where the dimensions and indices of the bounding box are given as arguments to the slice operation.

Slice(operand, start_indices, limit_indices, strides)

1-dimensional example:

let a = {0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0}
Slice(a, {2}, {4}) produces:
  {2.0, 3.0}

2-dimensional example:

let b =
 { {0.0,  1.0,  2.0},
   {3.0,  4.0,  5.0},
   {6.0,  7.0,  8.0},
   {9.0, 10.0, 11.0} }

Slice(b, {2, 1}, {4, 3}) produces:
  { { 7.0,  8.0},
    {10.0, 11.0} }

Sort

See also XlaBuilder::Sort .

Sort(operands, comparator, dimension, is_stable)

If only one operand is provided:

• If the operand is a rank-1 tensor (an array), the result is a sorted array. If you want to sort the array into ascending order, the comparator should perform a less-than comparison. Formally, after the array is sorted, it holds for all index positions i, j with i < j that either comparator(value[i], value[j]) = comparator(value[j], value[i]) = false or comparator(value[i], value[j]) = true .

• If the operand has higher rank, the operand is sorted along the provided dimension. For example, for a rank-2 tensor (a matrix), a dimension value of 0 will independently sort every column, and a dimension value of 1 will independently sort each row. If no dimension number is provided, then the last dimension is chosen by default. For the dimension which is sorted, the same sorting order applies as in the rank-1 case.

If n > 1 operands are provided:

• All n operands must be tensors with the same dimensions. The element types of the tensors may be different.

• All operands are sorted together, not individually. Conceptually the operands are treated as a tuple. When checking whether the elements of each operand at index positions i and j need to be swapped, the comparator is called with 2 * n scalar parameters, where parameter 2 * k corresponds to the value at position i from the k-th operand, and parameter 2 * k + 1 corresponds to the value at position j from the k-th operand. Usually, the comparator would thus compare parameters 2 * k and 2 * k + 1 with each other and possibly use other parameter pairs as tie breakers.

• The result is a tuple that consists of the operands in sorted order (along the provided dimension, as above). The i-th operand of the tuple corresponds to the i-th operand of Sort.

For example, if there are three operands operand0 = [3, 1] , operand1 = [42, 50] , operand2 = [-3.0, 1.1] , and the comparator compares only the values of operand0 with less-than, then the output of the sort is the tuple ([1, 3], [50, 42], [1.1, -3.0]) .

If is_stable is set to true, the sort is guaranteed to be stable, that is, if there are elements which are considered to be equal by the comparator, the relative order of the equal values is preserved. Two elements e1 and e2 are equal if and only if comparator(e1, e2) = comparator(e2, e1) = false . By default, is_stable is set to false.

Top-K

See also the jax.lax.top_k operation.

TopK(operand)

Returns top k values and their indices as a tuple, along the last dimension of the operand using the given comparator (for usual topk behavior, it should be strict-greater-than operation).

For example, given strict > operator, k=1 and the following operand of shape f32[2,3] :

[[0.1, 0.3, 0.1], [0.7, 0.2, -0.1]]

The TopK application returns the following tuple of shape (f32[2,1], s32[2,1]) :

([[0.3], [0.7]], [[1], [0]])

Transpose

See also the tf.reshape operation.

Transpose(operand)

Permutes the operand dimensions with the given permutation, so ∀ i . 0 ≤ i < rank ⇒ input_dimensions[permutation[i]] = output_dimensions[i] .

This is the same as Reshape(operand, permutation, Permute(permutation, operand.shape.dimensions)).

TriangularSolve

See also XlaBuilder::TriangularSolve .

Solves systems of linear equations with lower or upper triangular coefficient matrices by forward- or back-substitution. Broadcasting along leading dimensions, this routine solves one of the matrix systems op(a) * x = b , or x * op(a) = b , for the variable x , given a and b , where op(a) is either op(a) = a , or op(a) = Transpose(a) , or op(a) = Conj(Transpose(a)) .

TriangularSolve(a, b, left_side, lower, unit_diagonal, transpose_a)

Input data is read only from the lower/upper triangle of a , depending on the value of lower . Values from the other triangle are ignored. Output data is returned in the same triangle; the values in the other triangle are implementation-defined and may be anything.

If the rank of a and b are greater than 2, they are treated as batches of matrices, where all except the minor 2 dimensions are batch dimensions. a and b must have equal batch dimensions.

Tuple

See also XlaBuilder::Tuple .

A tuple containing a variable number of data handles, each of which has its own shape.

This is analogous to std::tuple in C++. Conceptually:

let v: f32[10] = f32[10]{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};
let s: s32 = 5;
let t: (f32[10], s32) = tuple(v, s);

Tuples can be deconstructed (accessed) via the GetTupleElement operation.

While

See also XlaBuilder::While .

While(condition, body, init)

Sequentially executes the body until the condition fails. This is similar to a typical while loop in many other languages except for the differences and restrictions listed below.

• A While node returns a value of type T , which is the result from the last execution of the body .
• The shape of the type T is statically determined and must be the same across all iterations.

The T parameters of the computations are initialized with the init value in the first iteration and are automatically updated to the new result from body in each subsequent iteration.

One main use case of the While node is to implement the repeated execution of training in neural networks. Simplified pseudocode is shown below with a graph that represents the computation. The code can be found in while_test.cc . The type T in this example is a Tuple consisting of an int32 for the iteration count and a vector[10] for the accumulator. For 1000 iterations, the loop keeps adding a constant vector to the accumulator.

// Pseudocode for the computation.
init = {0, zero_vector[10]} // Tuple of int32 and float[10].
result = init;
while (result(0) < 1000) {
  iteration = result(0) + 1;
  new_vector = result(1) + constant_vector[10];
  result = {iteration, new_vector};
}