XLA (त्वरित रैखिक बीजगणित) रैखिक बीजगणित के लिए एक डोमेन-विशिष्ट संकलक है जो संभावित स्रोत कोड परिवर्तन के साथ TensorFlow मॉडल को तेज कर सकता है।
परिणाम गति और स्मृति उपयोग में सुधार कर रहे हैं: जैसे BERT MLPerf में 8 वोल्टा V100 GPU का उपयोग करके XLA का उपयोग करके ~ 7x प्रदर्शन सुधार और ~ 5x बैच आकार सुधार प्राप्त किया गया है:
परिचय
जब TensorFlow प्रोग्राम चलाया जाता है, तो सभी ऑपरेशन TensorFlow निष्पादक द्वारा व्यक्तिगत रूप से निष्पादित किए जाते हैं। प्रत्येक TensorFlow ऑपरेशन में एक precompiled GPU कर्नेल कार्यान्वयन है जिसे निष्पादक भेजता है।
XLA रनिंग मॉडल का एक वैकल्पिक मोड प्रदान करता है: यह TensorFlow ग्राफ को दिए गए मॉडल के लिए विशेष रूप से उत्पन्न गणना कर्नेल के अनुक्रम में संकलित करता है। क्योंकि ये गुठली मॉडल के लिए अद्वितीय हैं, वे अनुकूलन के लिए मॉडल-विशिष्ट जानकारी का उपयोग कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आइए एक एक्सएलए करता है एक अनुकूलन को देखें TensorFlow संगणना के संदर्भ में:
def model_fn(x, y, z):
return tf.reduce_sum(x + y * z)
एक्सएलए के बिना चलाएं, ग्राफ तीन गुठली लॉन्च करता है: एक गुणा के लिए, एक जोड़ के लिए और एक कमी के लिए। हालाँकि, XLA ग्राफ़ को अनुकूलित कर सकता है ताकि यह एक कर्नेल लॉन्च में परिणाम की गणना करे। यह एक एकल GPU कर्नेल में जोड़, गुणा और कमी को "फ़्यूज़" करके करता है। इसके अलावा, यह फ्यूज्ड ऑपरेशन y*z और x+y*z द्वारा निर्मित इंटरमीडिएट मानों को मेमोरी में नहीं लिखता है; इसके बजाय यह पूरी तरह से GPU रजिस्टरों में रखते हुए अपने उपयोगकर्ताओं के लिए सीधे इन मध्यवर्ती संगणनाओं के परिणामों को "स्ट्रीम" करता है। फ्यूजन XLA का सबसे महत्वपूर्ण अनुकूलन है। मेमोरी बैंडविड्थ आमतौर पर हार्डवेयर एक्सेलेरेटर पर स्कार् टी संसाधन है, इसलिए मेमोरी ऑपरेशन को हटाना प्रदर्शन को बेहतर बनाने के सर्वोत्तम तरीकों में से एक है।
TensorFlow मॉडल के लिए XLA सक्षम करें
tf.function(jit_compile=True) साथ स्पष्ट संकलन
स्पष्ट संकलन एपीआई यह चुनने के लिए एक ठीक-ठाक नियंत्रण प्रदान करता है कि किन कार्यों को संकलित किया जाना चाहिए। उदाहरण के लिए, निम्नलिखित TensorFlow फ़ंक्शन जो MNIST प्रशिक्षण करता है, XLA के साथ संकलित किया जाता है:
@tf.function(jit_compile=True)
def train_mnist(images, labels):
images, labels = cast(images, labels)
with tf.GradientTape() as tape:
predicted_labels = layer(images)
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(
logits=predicted_labels, labels=labels
))
layer_variables = layer.trainable_variables
grads = tape.gradient(loss, layer_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(grads, layer_variables))
jit_compile API के पास शब्दार्थ संकलन होना चाहिए : या तो पूरे फ़ंक्शन को errors.InvalidArgumentError , या errors.InvalidArgumentError साथ संकलित किया गया है। errors.InvalidArgumentError अपवाद फेंका गया है। एक्सएलए वर्तमान में उन कार्यों को संकलित नहीं कर सकता है जहां आयाम अविकसित नहीं हैं: अर्थात, यदि संपूर्ण गणना को चलाने के बिना सभी टेंसरों के आयामों का अनुमान लगाना संभव नहीं है। उदाहरण के लिए, निम्नलिखित फ़ंक्शन संकलित नहीं करेगा:
@tf.function
def not_compilable(x):
return tf.unique(x)
आकार हालांकि रनों में भिन्न हो सकते हैं:
@tf.function(jit_compile=True)
def recompiled_on_launch(a, b):
return a + b
recompiled_on_launch(tf.ones([1, 10]), tf.ones([1, 10]))
recompiled_on_launch(tf.ones([1, 100]), tf.ones([1, 100]))
अधिक विस्तृत उपयोग उदाहरण के लिए ट्यूटोरियल कोलाब देखें।
ऑटो क्लस्टरिंग
बिना किसी बदलाव के TensorFlow मॉडल में XLA का उपयोग शुरू करने का एक सरल तरीका ऑटो-क्लस्टरिंग को सक्षम करना है , जो TensorFlow कार्यों के भीतर स्वचालित रूप से क्लस्टर (जुड़े उपसमूह) पाता है जिसे XLA के साथ संकलित और निष्पादित किया जा सकता है। GPU पर ऑटो-क्लस्टरिंग को TF_XLA_FLAGS पर्यावरण चर सेट करके सक्षम किया जा सकता है:
$ TF_XLA_FLAGS=--tf_xla_auto_jit=2 path/to/your/tf/program
वर्तमान में ऑटो-क्लस्टरिंग को GPU के वर्कलोड के लिए अनुकूलित किया गया है, लेकिन यह सीपीयू पर भी फ्लैग --tf_xla_cpu_global_jit का उपयोग करके सक्षम किया जा सकता है:
$ TF_XLA_FLAGS="--tf_xla_auto_jit=2 --tf_xla_cpu_global_jit" path/to/your/program
एक विस्तृत उपयोग उदाहरण के लिए ऑटो-क्लस्टरिंग ट्यूटोरियल कोलाब देखें ।
एओटी (अहेड-ऑफ-टाइम) tfcompile लिए tfcompile साथ संकलन
आप एक स्टैंडअलोन tfcompile टूल का भी उपयोग कर सकते हैं, जो TensorFlow ग्राफ को निष्पादन योग्य कोड में परिवर्तित करता है (केवल x86-64 CPU के लिए)।
संकलित कार्यक्रमों का निरीक्षण करें
XLA आत्मनिरीक्षण की सुविधा प्रदान करता है जो आपको उत्पन्न कार्यक्रमों का निरीक्षण करने देता है। उत्पन्न कार्यक्रमों को डंप करने के लिए, पर्यावरण चर XLA_FLAGS उपयोग करें:
$ XLA_FLAGS="--xla_dump_to=/tmp/generated" TF_XLA_FLAGS="--tf_xla_auto_jit=2" my/tensorflow/program
डंपिंग निष्पादित होने के बाद, आप निम्न फ़ाइलें /tmp/generated कर सकते हैं:
module_XXXX.*_optimizations.txtजनरेट किए गए XLA प्रोग्राम , प्रत्येक संकलित क्लस्टर के लिए एक। XLA बग रिपोर्ट सबमिट करते समय उन्हें संलग्न करना बेहद मददगार होता है!module_XXXX.ir-*.llमें उत्पन्न फ़ाइलों LLVM मध्यवर्ती प्रतिनिधित्व, साथ NVPTX intrinsics।module_XXXX.ptxजनरेट किया PTX फ़ाइलें।
आप TensorFlow ग्राफ के अंदर XLA क्लस्टर के एम्बेडिंग के दृश्य ग्राफ को भी डंप कर सकते हैं:
$ TF_DUMP_GRAPH_PREFIX=/tmp/generated TF_XLA_FLAGS="--tf_xla_clustering_debug"
प्रतिगामी बग रिपोर्ट
एक बग रिपोर्ट को पुन: उत्पन्न करना बहुत आसान है अगर इसमें उत्पन्न XLA कार्यक्रमों और प्रयुक्त ऑटो-क्लस्टरिंग एम्बेडिंग के लिए डंप शामिल हैं। ऑटो-क्लस्टरिंग के साथ चलने वाले TensorFlow कार्यक्रम के लिए उन्हें उत्पन्न करने के लिए, लॉन्च करें:
$ TF_DUMP_GRAPH_PREFIX=/tmp/generated \
TF_XLA_FLAGS="--tf_xla_clustering_debug --tf_xla_auto_jit=2" \
XLA_FLAGS="--xla_dump_hlo_as_text --xla_dump_to=/tmp/generated" \
my/tensorflow/program"
बग दर्ज करते समय, /tmp/generated निर्देशिका की सामग्री संलग्न करें (ऊपर संदर्भित)।
यदि संभव हो, तो replay_computation का उपयोग करके किसी एकल replay_computation प्रोग्राम में बग को अलग करने की कोशिश करें और इसे उत्पन्न कार्यक्रमों पर चलने दें।
आगे की पढाई
- ज्ञात मुद्दे XLA के साथ ज्ञात मुद्दों की सूची
- XLA आर्किटेक्चर : XLA आर्किटेक्चर का अवलोकन
- XLA - TensorFlow, संकलित : Google डेवलपर्स ब्लॉग पर पढ़ें
- Github पर XLA स्रोत देखें!
XLA का मोर्चा
TensorFlow के अलावा, XLA कार्यक्रमों द्वारा उत्पन्न किया जा सकता है: