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IT之家 3 月 12 日消息，據(jù)谷歌官博消息，機器學習 ML 開發(fā)和部署如今受到了分散和孤立的基礎(chǔ)設(shè)施的影響，這些基礎(chǔ)設(shè)施可能因框架、硬件和用例而異。這種碎片化限制了開發(fā)者的速度，并對模型的可移植性、效率和生產(chǎn)化造成了障礙。

為此，阿里巴巴、亞馬遜 AWS、AMD、蘋果、Arm、Cerebras、谷歌、Graphcore、Hugging Face、英特爾、Meta 和英偉達 12 家科技巨頭宣布，聯(lián)合推出 OpenXLA 項目（包括 XLA、StableHLO 和 IREE 存儲庫），使開發(fā)者能夠編譯和優(yōu)化來自所有領(lǐng)先 ML 框架的模型，以便在各種硬件上進行高效培訓和服務(wù)。

據(jù)介紹，OpenXLA 項目提供了一個最先進的 ML 編譯器，可以在復雜的 ML 基礎(chǔ)設(shè)施中擴展。這一通用的編譯器可以將不同的硬件設(shè)備橋接到當今使用的多個框架（例如 TensorFlow、PyTorch），通過 OpenXLA 來幫助加速 AI 的開發(fā)和交付來實現(xiàn) AI 的實際潛力。

谷歌稱，使用 OpenXLA 的開發(fā)者將看到訓練時間、吞吐量、服務(wù)延遲以及最終上市時間和計算成本方面的顯著改進。

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