أمريكا الشمالية

XLA (Accelerated Linear Algebra) هي برنامج تجميع مفتوح المصدر لتعلُّم الآلة. ويستعين المحول البرمجي XLA بنماذج من أُطر عمل شائعة مثل PyTorch وTensorFlow وJAX، كما يحسّن النماذج لتنفيذ مهام عالية الأداء على مستوى الأنظمة الأساسية المختلفة للأجهزة، بما في ذلك وحدات معالجة الرسومات ووحدة المعالجة المركزية (CPU) ومسرّعات تعلُّم الآلة. على سبيل المثال، عند إرسال نموذج BERT MLPerf، يؤدي استخدام وحدات معالجة رسومات XLA مع وحدات معالجة رسومات بسعة 8 Volta V100 إلى تحقيق تحسُّن في الأداء بمقدار 7 مرات تقريبًا وتحسّن في حجم الدفعة حوالي 5 أضعاف مقارنةً بوحدات معالجة الرسومات نفسها التي لم تستخدم XLA.

وكجزء من مشروع OpenXLA، تم تصميم XLA بشكل تعاوني من قِبل شركات رائدة في مجال أجهزة وبرامج تقنية تعلّم الآلة، بما في ذلك Alibaba وAmazon Web Services وAMD وApple وRam وGoogle وIntel وMeta وNVIDIA.

المزايا الرئيسية

  • الإنشاء من أي مكان: إنّ لغة XLA مدمجة حاليًا في إطارات عمل تكنولوجيا تعلُّم الآلة الرائدة مثل TensorFlow وPyTorch وJAX.

  • التشغيل من أي مكان: يتوافق مع العديد من الخلفيات، بما في ذلك وحدات معالجة الرسومات ووحدات المعالجة المركزية (CPU) ومسرّعات تعلُّم الآلة، فضلاً عن بنية أساسية قابلة للتوصيل بشكل يسمح بتوفير المزيد من الميزات.

  • تحسين الأداء إلى أقصى حد وتوسيع نطاقه: تعمل هذه الميزة على تحسين أداء النموذج من خلال اجتيازات التحسين التي تم اختبارها وعملية التقسيم التلقائي للتوافق مع توازي النموذج.

  • الحد من التعقيد: تستفيد هذه الخدمة من قوة MLIR لتوفير أفضل الإمكانات في سلسلة أدوات مجمع واحدة، بحيث لا تحتاج إلى إدارة مجموعة من برامج التجميع الخاصة بالنطاق.

  • الجاهزية للمستقبل: تم تصميم XLA، وهي مشروع مفتوح المصدر تم إنشاؤه بالتعاون مع مورّدين رائدين في مجال تكنولوجيا تعلُّم الآلة وبرامجه، للعمل على أحدث التطورات في مجال تعلُّم الآلة.

الوثائق

للمزيد من المعلومات حول XLA، يمكنك الاطّلاع على الأدلّة أدناه. إذا كنت مطوّر برامج XLA جديدًا، ننصحك بالبدء باستخدام بنية XLA ثم قراءة مراجعات الرموز.