OpenXLA vorgestellt – ein Projekt zur Beschleunigung und Vereinfachung von Machine Learning

• Open-Source-ML-Compiler-Ökosystem: Google, AWS, AMD, Apple, Arm, Hugging Face, Intel, Meta, NVIDIA und weitere beteiligen sich an der gemeinsamen Entwicklung
• Entwickler können über eine „einheitliche Compiler-API“ Modelle in allen wichtigen ML-Frameworks compilerseitig optimieren und sie auf unterschiedlichster Hardware effizient trainieren und bereitstellen
• Der Fokus liegt auf Leistung, Skalierbarkeit, Portabilität, Flexibilität und Erweiterbarkeit für Nutzer
• Das Projekt wurde im Oktober letzten Jahres angekündigt; nun wurden die nutzbaren Repositories veröffentlicht
  • XLA (Accelerated Linear Algebra): Machine-Learning-Compiler für GPU, CPU und ML-Beschleuniger
  • IREE (Intermediate Representation Execution Environment): End-to-End-Compiler und Runtime auf Basis von MLIR (Multi-Level Intermediate Representation)
  • StableHLO (High-Level Operations): Kompatibilitätsschicht zwischen ML-Frameworks und ML-Compilern