OpenXLA publié : un projet pour accélérer et simplifier le machine learning

• Écosystème de compilateurs ML open source : développé conjointement avec la participation de Google, AWS, AMD, Apple, Arm, Hugging Face, Intel, Meta et NVIDIA
• Les développeurs peuvent compiler et optimiser des modèles depuis tous les principaux frameworks ML via une « API de compilateur unifiée », puis les entraîner et les déployer efficacement sur divers matériels
• L’accent est mis sur les performances, la scalabilité, la portabilité, la flexibilité et l’extensibilité pour les utilisateurs
• Le projet a été annoncé en octobre dernier, et les dépôts désormais utilisables ont été publiés cette fois-ci
  • XLA (Accelerated Linear Algebra) : compilateur de machine learning (pour GPU, CPU et accélérateurs ML)
  • IREE (Intermediate Representation Execution Environment) : compilateur et runtime E2E basés sur MLIR (Multi-Level Intermediate Representation)
  • StableHLO (High-Level Operations) : couche de compatibilité entre les frameworks ML et les compilateurs ML