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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設施的影響，這些基礎設施可能因框架、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)化來自所有領先 ML 框架的模型，以便在各種硬件上進行高效培訓和服務。

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 基礎設施中擴展。這一通用的編譯器可以將不同的硬件設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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