Accelerated Linear Algebra

XLA
Accelerated Linear Algebra
개발자OpenXLA
저장소(영어) xla - 깃허브
프로그래밍 언어C++
운영 체제리눅스, macOS, Windows
종류컴파일러
라이선스Apache License 2.0
웹사이트openxla.org

Accelerated Linear Algebra(XLA)는 OpenXLA 프로젝트에서 개발한 기계 학습을 위한 오픈 소스 컴파일러이다. XLA는 더 낮은 수준에서 계산 그래프를 최적화하여 기계 학습 모델의 성능을 향상시키도록 설계되었으며, 대규모 계산 및 고성능 기계 학습 모델에 특히 유용하다. XLA의 주요 기능은 다음과 같다.

XLA는 기계 학습 모델을 최적화하는 데 중요한 단계이며, 개발자에게 계산 효율성과 성능을 향상시키는 도구를 제공한다.

지원되는 대상 장치

같이 보기

각주

  1. ↑ “OpenXLA Project”. 2024년 12월 21일에 확인함.
  2. ↑ Woodie, Alex (2023년 3월 9일). “OpenXLA Delivers Flexibility for ML Apps”. 《Datanami》. 2023년 12월 10일에 확인함.
  3. ↑ “TensorFlow XLA: Accelerated Linear Algebra”. 《TensorFlow Official Documentation》. 2023년 12월 10일에 확인함.
  4. ↑ Smith, John (2022년 7월 15일). 《Optimizing TensorFlow Models with XLA》. 《Journal of Machine Learning Research》 23. 45–60쪽.
  5. ↑ “intel/intel-extension-for-openxla”. 《GitHub》. 2024년 12월 29일에 확인함.
  6. ↑ “Accelerated JAX on Mac - Metal - Apple Developer”. 2024년 12월 29일에 확인함.
  7. ↑ “Developer Guide for Training with PyTorch NeuronX — AWS Neuron Documentation”. 《awsdocs-neuron.readthedocs-hosted.com》. 2024년 12월 29일에 확인함.
  8. ↑ Barsoum, Emad (2022년 4월 13일). “Supporting PyTorch on the Cerebras Wafer-Scale Engine - Cerebras” (영어). 《Cerebras》. 2024년 12월 29일에 확인함.
  9. ↑ Ltd, Graphcore. “Poplar® Software”. 《graphcore.ai》. 2026년 1월 20일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2024년 12월 29일에 확인함.
  10. ↑ “PyTorch/XLA documentation — PyTorch/XLA master documentation”. 《pytorch.org》. 2024년 12월 29일에 확인함.