TensorFlow的XLA

最新推荐文章于 2025-12-03 04:04:26 发布
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《TensorFlow技术解析与实战》第15章 TensorFlow线性代数编译框架XLA
rmyd01的博客
07-09 327
第15章　TensorFlow线性代数编译框架XLA XLA（Accelerated Linear Algebra）是用于线性代数领域的专用编译器（domain-specific compiler），用于优化TensorFlow计算。XLA通过即时（just-in-time，JIT）编译或提前（ahead-of-time，AOT）编译来进行实验，尤其有助于面向硬件加速的开发者。XLA框架目前还是...
TensorFlow XLA优化原理与示例
吴建明wujianming_110117
09-25 1569
TensorFlow XLA优化原理与示例 XLA概述 XLA（加速线性代数）是用于优化TensorFlow计算的线性代数的域特定编译器。结果是在服务器和移动平台上的速度，内存使用率和可移植性得到了改善。最初，大多数用户不会从XLA中看到很大的好处，通过使用即时（JIT）编译或提前编译（AOT）的XLA进行试验，针对新硬件加速器尝试XLA。 XLA框架是实验性和积极的开发。尽管现有操作的语义不太可能发生变化，但预计将增加更多的操作来涵盖重要的用例。 构建XLA XLA与TensorFlow合作有几个目标：
Tensorflow XLA详解.pdf
01-14
XLA（加速线性代数）是用于优化TensorFlow计算的线性代数的域特定编译器。 XLA 利用 JIT 编译技术分析用户在运行时创建的 TensorFlow 图表，根据实际运行时维度和类型将其专门化，将多个运算融合在一起并为它们生成高效的本机代码——适用于 CPU、GPU 之类的设备和自定义加速器（例如，Google 的 TPU）。
TensorFlow 线性代数编译框架 XLA
lemontree232的博客
09-25 788
TensorFlow 线性代数编译框架 XLA XLA 的工作原理 学过 C 语言的人可能知道，LLVM 是一个编译器的框架系统，用 C++编写而成，用于优化 以任意编程语言编写的程序的编译时间（compile time）、链接时间（link time）、运行时间（run time）以及空闲时间（idle time）。在基于 LLVM 的编译器中，前端负责解析、验证和诊断输入代码中 的错误，然后将...
Django-Styleguide选择器模式：高效数据查询的10个技巧
最新发布
gitblog_00990的博客
12-03 776
Django-Styleguide是HackSoft项目中使用的Django风格指南，专注于提供最佳的数据查询实践和代码规范。掌握这些选择器模式能显著提升你的Django开发效率和数据访问性能。🚀 ## 什么是Django选择器模式 选择器模式是Django-Styleguide中推荐的数据库查询抽象层，它将复杂的查询逻辑封装在专门的类中，使代码更加清晰、可维护和可测试。这种模式特别适合处理
TensorFlow之XLA
天边一坨浮云
11-17 3291
TensorFlow之XLA
Tensorflow XLA
antkillerfarm的专栏
05-09 1766
XLA XLA(Accelerated Linear Algebra)是TensorFlow计算图的编译器。 官网： https://www.tensorflow.org/xla?hl=zh-cn 基本架构： https://www.tensorflow.org/xla/architecture CSE(Common subexpression elimination) DCE(Dead code elimination) TFE(Tensorflow Eager) 应用层 TF目前（v2.4.1）的默认
使用TensorFlow XLA辅助实现BERT预训练加速
吉米_王
02-08 1052
XLA 简介 XLA 是 TensorFlow 图表的编译器，只需更改极少的源代码，便可加速您的 TensorFlow ML 模型。这篇文章将介绍 XLA，并说明如何在您自己的代码中试用 XLA。 在使用 NVIDIA® Tesla® V100 GPU 训练 ResNet50 v1.0 时，相比 TensorFlow 1.11（未配备 XLA），TensorFlow 1.12（配备 XLA）的性能有显著提升：合成数据为每秒 10526 张图像，真实数据为每秒 10267 张图像（复制说明请见附录）。我们在各
HTML标题格式与Tensorflow XLA详解
要使用TensorFlow XLA，开发者需要在构建计算图时启用XLA，这可以通过设置操作的`jit_compile`属性或使用`tf.function`装饰器并开启`experimental_compile`选项实现。然后，XLA会处理计算图并生成优化的代码。 例如...
如何在深度学习编译器中实现高效的前端和后端优化？请结合Tensorflow XLA和TVM给出具体示例。
11-01
《深度学习编译器综述：从Tensorflow XLA到TVM》为理解这些优化提供了理论和实践的双重支持。在前端优化阶段，编译器会将高级DL模型转换为统一的中间表示（IR），在此过程中，可以采用算子融合技术合并多个操作以...
tensorflow54 《TensorFlow技术解析与实战》15 TensorFlow线性代数编译框架XLA
一朵花开的时间
06-09 2428
01 测试方法# 《TensorFlow技术解析与实战》15 TensorFlow线性代数编译框架XLA # win10 Tensorflow-gpu1.2.0-rc0 python3.5.3 # CUDA v8.0 cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1 # https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/v1.2.0-rc0/tens
车轮：针对TensorFlow（SSE，AVX，FMA，XLA，MPI）进行性能优化的车轮
02-03
车轮：针对TensorFlow（SSE，AVX，FMA，XLA，MPI）进行性能优化的车轮
TensorFlow技术内幕（八）：模型优化之XLA（下）
Jony0917的专栏
06-15 7318
上一章我们分析了XLA在TensofFlow中的两种调用方式AOT和JIT，本章分析XLA编译器的实现。 LLVM 提到编译器就不得不提大名鼎鼎的LLVM。LLVM是一个编译器框架，由C++语言编写而成，包括一系列分模块、可重用的编译工具。 LLVM框架的主要组成部分有： 前端：负责将源代码转换为一种中间表示 优化器：负责优化中间代码 后端：生成可执行机器码的模块 图1：LL...
TensorFlow XLA 初探
张伟的专栏
12-12 1280
1]XLA全称Accelerated Linear Algebra（加速线性代数），是在特定领域下的线性代数编译器。TensorFlow生态中包含许多的编译器和优化器，使得代码可以在不同的软硬件堆栈上运行。TensorFlow MLIR 的一些组件上图[2]是一个概览，其中XLA本质上是一种深度学习编译器，
TensorFlow技术内幕（七）：模型优化之XLA（上）
热门推荐
Jony0917的专栏
06-13 2万+
本章中我们分析一下TensorFlow的XLA（Accelerated Linear Algebra 加速线性代数)的内核实现。代码位置在tensorflow/compiler. XLA 在XLA技术之前，TensorFlow中计算图的执行是由runtime(运行时)代码驱动的：runtime负责加载计算图定义、创建计算图、计算图分区、计算图优化、分配设备、管理节点间的依赖并调度节点ker...
tensorflow XLA 笔记
TH_NUM的博客
12-27 1358
笔记特定op关闭 XLA 特定op关闭 XLA from tensorflow.python.compiler.xla import jit with jit.experimental_jit_scope(compile_ops=False): a = tf.add(1, 2)
禁用xla之后，源码编译TensorFlow1.13.1成功，测试运行3.0计算能力的GPU显卡K2100M成功！
hardwork617s的博客
01-12 749
禁用xla之后，源码编译TensorFlow1.13.1成功，测试运行3.0计算能力的GPU显卡K2100M成功！ 先直接上图： 测试用Python代码： # 测试成功：【（禁用xla编译选项）源码编译TensorFlow1.13.1成功！ 】 成功使用计算能力为3.0的GPU进行计算 import tensorflow as tf import os # 指定使用 GPU os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.envir.
什么是用于TensorFlow的XLA_GPU和XLA_CPU
02-18 429
例如，如果我们在一个包含10亿个样本的大型数据集中训练我们的模型，如果不使用XLA，那么可能需要数小时才能完成训练；在这个示例中，我们首先创建了一个简单的计算图，然后使用`tf.xla.experimental.jit_scope()`来编译这个计算图。在编译后的计算图中，所有的操作都将被JIT（Just-In-Time）编译为机器码，然后在运行时执行。XLA（Just-In-Time Compilation）是TensorFlow的一个高级优化工具，它可以在运行时编译和执行TensorFlow的计算图。
彻底解决conda环境下 tensorflow gpu版本出现的问题：Not creating XLA devices, tf_xla_enable_xla_devices not set
m0_51638271的博客
01-29 3238
彻底解决conda环境下 tensorflow gpu版本出现的问题：Not creating XLA devices, tf_xla_enable_xla_devices not set
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