{"id":107177,"date":"2023-03-10T12:48:22","date_gmt":"2023-03-10T10:48:23","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/?p=107177"},"modified":"2023-03-11T11:43:26","modified_gmt":"2023-03-11T09:43:26","slug":"predstavlen-openxla-instrumentarij-dlya-optimizaczii-i-kompilyaczii-modelej-mashinnogo-obucheniya","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/it\/blog\/novosti-interneta\/predstavlen-openxla-instrumentarij-dlya-optimizaczii-i-kompilyaczii-modelej-mashinnogo-obucheniya","title":{"rendered":"\u00c8 stato presentato OpenXLA, uno strumento per l'ottimizzazione e la compilazione dei modelli di machine learning","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
Le pi\u00f9 grandi aziende nel campo dello sviluppo di machine learning hanno presentato il progetto OpenXLA, volto a sviluppare collaborativamente strumenti per la compilazione e l'ottimizzazione dei modelli per i sistemi di machine learning. Il progetto ha integrato lo sviluppo di strumenti che consentono di unificare la compilazione dei modelli realizzati nei framework TensorFlow, PyTorch e JAX, per un'efficace formazione e esecuzione su diverse GPU e acceleratori specializzati. Hanno partecipato al progetto aziende come Google, NVIDIA, AMD, Intel, Meta, Apple, Arm, Alibaba e Amazon. <\/p>\n
Si prevede che, grazie alla collaborazione delle principali team di ricerca e dei rappresentanti della comunit\u00e0, si riuscir\u00e0 a stimolare lo sviluppo dei sistemi di machine learning e risolvere il problema della frammentazione dell'infrastruttura per diversi framework e hardware. OpenXLA consente di implementare un supporto efficace per diverse attrezzature, indipendentemente dal framework su cui \u00e8 stato creato il modello di machine learning. Si aspetta che, grazie a OpenXLA, si possa ridurre il tempo di addestramento dei modelli, aumentare la capacit\u00e0, ridurre i ritardi, abbattere i costi delle risorse di calcolo e accelerare il time-to-market.
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OpenXLA comprende tre componenti principali, il cui codice \u00e8 distribuito sotto la licenza Apache 2.0: <\/p>\n
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XLA (Accelerated Linear Algebra) \u2014 un compilatore che ottimizza i modelli di machine learning per un'esecuzione ad alte prestazioni su diverse piattaforme hardware, inclusi GPU, CPU e acceleratori specializzati di vari produttori.\n
StableHLO \u2014 una specifica e implementazione di base di un insieme di operazioni ad alto livello (HLO, High-Level Operations) per l'uso nei modelli di sistemi di machine learning. Funziona da strato intermedio tra i framework di machine learning e i compilatori che trasformano i modelli per l'esecuzione su hardware specifico. Gli strati per la generazione di modelli in formato StableHLO sono stati preparati per i framework PyTorch, TensorFlow e JAX. StableHLO \u00e8 basato sul set MHLO, ampliato con supporto per la serializzazione e la versioning.\n
IREE (Intermediate Representation Execution Environment) \u2014 un compilatore e runtime che trasforma i modelli di machine learning in una rappresentazione intermedia universale, basata sul formato MLIR (Multi-Level Intermediate Representation) del progetto LLVM. Tra le sue caratteristiche spiccano la possibilit\u00e0 di compilazione anticipata (ahead-of-time), il supporto per il controllo di flusso, l'uso di elementi dinamici nei modelli e l'ottimizzazione per diverse CPU e GPU, con costi operativi ridotti. <\/ul>\n
I principali vantaggi degli strumenti OpenXLA: <\/p>\n
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Raggiungimento di performance ottimali senza la necessit\u00e0 di approfondire nella scrittura di codice specifico per determinati dispositivi. Fornitura di ottimizzazioni pronte, includendo la semplificazione delle espressioni algebraiche, l'assegnazione efficace in memoria, e la programmazione dell'esecuzione tenendo conto della riduzione dei picchi di consumo di memoria e dei sovraccarichi.\n
Semplificazione della scalabilit\u00e0 e della parallelizzazione dei calcoli. Gli sviluppatori devono semplicemente aggiungere annotazioni per un sottoinsieme di tensori critici, su cui il compilatore pu\u00f2 automaticamente generare codice per calcoli paralleli.\n
Garanzia di portabilit\u00e0 attraverso il supporto per diverse piattaforme hardware, come GPU AMD e NVIDIA, CPU basate su architettura x86 e ARM, acceleratori ML TPU Google, IPU AWS Trainium Inferentia, Graphcore e Cerebras Wafer-Scale Engine.\n
Supporto per l'integrazione di estensioni con implementazione di funzionalit\u00e0 aggiuntive, come il supporto per la scrittura di primitivi di machine learning profondo utilizzando CUDA, HIP, SYCL, Triton e altri linguaggi per il calcolo parallelo. Possibilit\u00e0 di tuning manuale dei colli di bottiglia nei modelli. <\/ul>\n
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