XLA (Accelerated लीनियर ऐलजेब्रा) मशीन लर्निंग के लिए एक ओपन-सोर्स कंपाइलर है. XLA कंपाइलर, PyTorch, TensorFlow, और JAX जैसे लोकप्रिय फ़्रेमवर्क से मॉडल लेता है. वह जीपीयू, सीपीयू, और एमएल ऐक्सेलरेटर जैसे अलग-अलग हार्डवेयर प्लैटफ़ॉर्म पर बढ़िया परफ़ॉर्मेंस के लिए, मॉडल को ऑप्टिमाइज़ करता है. उदाहरण के लिए, BERT MLPerf सबमिशन में, 8 Volta V100 जीपीयू के साथ XLA का इस्तेमाल करने पर, परफ़ॉर्मेंस में करीब सात गुना सुधार हुआ. साथ ही, XLA वाले जीपीयू के मुकाबले, बैच साइज़ में पांच गुना सुधार हुआ.
OpenXLA प्रोजेक्ट के हिस्से के तौर पर, XLA को इंडस्ट्री की सबसे अच्छी एमएल हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर कंपनियों ने मिलकर बनाया है. इनमें Alibaba, Amazon Web Services, AMD, Apple, Arm, Google, Intel, Meta, और NVIDIA शामिल हैं.
मुख्य फ़ायदे
कहीं से भी बनाएं: XLA को पहले से ही, TensorFlow, PyTorch, और JAX जैसे प्रमुख ML फ़्रेमवर्क में इंटिग्रेट किया गया है.
कहीं से भी चलाएं: यह कई तरह के बैकएंड के साथ काम करता है. इनमें जीपीयू, सीपीयू, और एमएल एक्सलरेटर शामिल हैं. साथ ही, इसमें एक प्लग किया जा सकने वाला इंफ़्रास्ट्रक्चर है, जो कई और चीज़ों के लिए सहायता भी देता है.
परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाना और स्केल करना: यह मॉडल की परफ़ॉर्मेंस को प्रोडक्शन के टेस्ट किए गए ऑप्टिमाइज़ेशन पास और मॉडल के साथ काम करने के लिए अपने-आप होने वाली पार्टीशन की मदद से ऑप्टिमाइज़ करता है.
कठिनाई को दूर करना: यह MLIR की मदद से, एक ही कंपाइलर टूलचेन में बेहतरीन क्षमताओं को लाने के लिए इस्तेमाल करता है. इससे आपको खास तौर पर डोमेन के लिए अलग-अलग कंपाइलर मैनेज करने की ज़रूरत नहीं होती.
आने वाले समय के लिए: एक ओपन सोर्स प्रोजेक्ट के तौर पर, इसे एमएल हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर के जाने-माने वेंडर के सहयोग से बनाया गया है. XLA को इस तरह डिज़ाइन किया गया है कि एमएल इंडस्ट्री की सबसे नई तकनीक काम कर रही है.
दस्तावेज़
XLA के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, नीचे दी गई गाइड देखें. अगर आप नए XLA डेवलपर हैं, तो XLA आर्किटेक्चर से शुरुआत की जा सकती है. इसके बाद, कोड की समीक्षाएं पढ़ी जा सकती हैं.