OpenXLA হল একটি সহ-উন্নত ওপেন সোর্স ML কম্পাইলার ইকোসিস্টেম
সম্প্রতি, মেশিন লার্নিং ক্ষেত্রে উন্নয়নে নিযুক্ত বৃহত্তম কোম্পানি উপস্থাপিত প্রকল্প OpenXLA, সরঞ্জামগুলির যৌথ বিকাশের উদ্দেশ্যে মেশিন লার্নিং সিস্টেমের জন্য মডেল কম্পাইল এবং অপ্টিমাইজ করতে।
প্রকল্পটি এমন সরঞ্জামগুলির বিকাশের দায়িত্ব নিয়েছে যা TensorFlow, PyTorch এবং JAX ফ্রেমওয়ার্কগুলিতে প্রস্তুত মডেলগুলির সংকলনকে একত্রিত করার জন্য দক্ষ প্রশিক্ষণ এবং বিভিন্ন GPU এবং বিশেষ এক্সিলারেটরগুলিতে কার্যকর করার অনুমতি দেয়৷ গুগল, এনভিআইডিএ, এএমডি, ইন্টেল, মেটা, অ্যাপল, আর্ম, আলিবাবা এবং অ্যামাজনের মতো কোম্পানিগুলি এই প্রকল্পের যৌথ কাজে যোগ দিয়েছে।
OpenXLA প্রজেক্ট একটি অত্যাধুনিক ML কম্পাইলার প্রদান করে যা ML পরিকাঠামোর জটিলতার মধ্যে স্কেল করতে পারে। এর মৌলিক স্তম্ভগুলি হল কর্মক্ষমতা, স্কেলেবিলিটি, বহনযোগ্যতা, নমনীয়তা এবং ব্যবহারকারীদের জন্য এক্সটেনসিবিলিটি। OpenXLA-এর সাথে, আমরা AI এর বিকাশ এবং ডেলিভারি ত্বরান্বিত করে এর প্রকৃত সম্ভাবনাকে আনলক করতে আকাঙ্খা করি।
ওপেনএক্সএলএ ডেভেলপারদের বিভিন্ন ধরনের হার্ডওয়্যারে দক্ষ প্রশিক্ষণ এবং সার্ভিসিংয়ের জন্য সমস্ত নেতৃস্থানীয় এমএল ফ্রেমওয়ার্ক থেকে মডেল কম্পাইল এবং অপ্টিমাইজ করতে সক্ষম করে। ওপেনএক্সএলএ ব্যবহারকারী ডেভেলপাররা প্রশিক্ষণের সময়, কর্মক্ষমতা, পরিষেবার লেটেন্সি এবং শেষ পর্যন্ত বাজার করার সময় এবং খরচ গণনার ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্য উন্নতি দেখতে পাবেন।
এই প্রচেষ্টায় যোগদানের মাধ্যমে আশা করা যায় প্রধান গবেষণা দল এবং সম্প্রদায়ের প্রতিনিধিদের মধ্যে, মেশিন লার্নিং সিস্টেমের বিকাশকে উদ্দীপিত করা সম্ভব হবে এবং বিভিন্ন ফ্রেমওয়ার্ক এবং দলগুলির জন্য অবকাঠামো বিভক্তকরণের সমস্যা সমাধান করুন।
OpenXLA বিভিন্ন হার্ডওয়্যারের জন্য কার্যকর সমর্থন বাস্তবায়নের অনুমতি দেয়, মেশিন লার্নিং মডেল যে কাঠামোর উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হোক না কেন। OpenXLA মডেল প্রশিক্ষণের সময় কমিয়ে দেবে, কর্মক্ষমতা উন্নত করবে, লেটেন্সি কম করবে, কম্পিউটিং ওভারহেড কমিয়ে দেবে, এবং বাজারে যাওয়ার সময় কমিয়ে দেবে বলে আশা করা হচ্ছে।
OpenXLA তিনটি প্রধান উপাদান নিয়ে গঠিত, যার কোড Apache 2.0 লাইসেন্সের অধীনে বিতরণ করা হয়:
- XLA (অ্যাক্সিলারেটেড লিনিয়ার অ্যালজেব্রা) হল একটি কম্পাইলার যা আপনাকে বিভিন্ন হার্ডওয়্যার প্ল্যাটফর্মে উচ্চ-কার্যক্ষমতা সম্পাদনের জন্য মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে অপ্টিমাইজ করতে দেয়, যার মধ্যে রয়েছে GPU, CPU এবং বিভিন্ন নির্মাতার বিশেষ এক্সিলারেটর।
- StableHLO হল একটি প্রাথমিক স্পেসিফিকেশন এবং মেশিন লার্নিং সিস্টেম মডেলগুলিতে ব্যবহারের জন্য উচ্চ-স্তরের অপারেশন (HLOs) এর একটি সেটের বাস্তবায়ন। এটি মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক এবং কম্পাইলারগুলির মধ্যে একটি স্তর হিসাবে কাজ করে যা নির্দিষ্ট হার্ডওয়্যারে চালানোর জন্য মডেলটিকে রূপান্তরিত করে। PyTorch, TensorFlow এবং JAX ফ্রেমওয়ার্কের জন্য StableHLO ফর্ম্যাটে মডেল তৈরি করার জন্য স্তরগুলি প্রস্তুত করা হয়েছে। MHLO স্যুট StableHLO এর ভিত্তি হিসাবে ব্যবহৃত হয়, যা সিরিয়ালাইজেশন এবং সংস্করণ নিয়ন্ত্রণের জন্য সমর্থন সহ প্রসারিত হয়।
- IREE (ইন্টারমিডিয়েট রিপ্রেজেন্টেশন এক্সিকিউশন এনভায়রনমেন্ট) হল একটি কম্পাইলার এবং রানটাইম যা মেশিন লার্নিং মডেলকে LLVM প্রোজেক্টের MLIR (ইন্টারমিডিয়েট মাল্টি-লেভেল রিপ্রেজেন্টেশন) ফর্ম্যাটের উপর ভিত্তি করে একটি সার্বজনীন মধ্যবর্তী উপস্থাপনায় রূপান্তর করে। বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে, প্রি-কম্পাইলেশনের সম্ভাবনা (সময়ের আগে), প্রবাহ নিয়ন্ত্রণের জন্য সমর্থন, মডেলগুলিতে গতিশীল উপাদানগুলি ব্যবহার করার ক্ষমতা, বিভিন্ন সিপিইউ এবং জিপিইউগুলির জন্য অপ্টিমাইজেশন এবং কম ওভারহেড হাইলাইট করা হয়েছে।
OpenXLA এর প্রধান সুবিধার বিষয়ে, এটি উল্লেখ করা হয় যে সর্বোত্তম পারফরম্যান্স অর্জিত হয়েছে কোড লেখার মধ্যে অনুসন্ধান না করেই ডিভাইস-নির্দিষ্ট, ছাড়াও বাক্সের বাইরের অপ্টিমাইজেশান প্রদান করে, বীজগাণিতিক অভিব্যক্তির সরলীকরণ, দক্ষ মেমরি বরাদ্দকরণ, নির্বাহের সময়সূচী সহ, সর্বাধিক মেমরি খরচ এবং ওভারহেডগুলি হ্রাস করা।
আরেকটি সুবিধা হল স্কেলিং এর সরলীকরণ এবং গণনার সমান্তরালকরণ। একজন বিকাশকারীর পক্ষে সমালোচনামূলক টেনসরগুলির একটি উপসেটের জন্য টীকা যোগ করা যথেষ্ট, যার ভিত্তিতে কম্পাইলার স্বয়ংক্রিয়ভাবে সমান্তরাল কম্পিউটিংয়ের জন্য কোড তৈরি করতে পারে।
এটিও হাইলাইট করা হয় পোর্টেবিলিটি একাধিক হার্ডওয়্যার প্ল্যাটফর্মের জন্য সমর্থন সহ প্রদান করা হয়, যেমন AMD এবং NVIDIA GPUs, x86 এবং ARM CPUs, Google TPU ML Accelerators, AWS Trainium Inferentia IPUs, Graphcore, এবং Wafer-Scale Engine Cerebras.
অতিরিক্ত ফাংশন বাস্তবায়নের সাথে এক্সটেনশন সংযোগের জন্য সমর্থন, সমান্তরাল কম্পিউটিং-এর জন্য CUDA, HIP, SYCL, Triton এবং অন্যান্য ভাষা ব্যবহার করে গভীর মেশিন লার্নিং আদিম লেখার সমর্থন হিসাবে, পাশাপাশি বাধা ম্যানুয়াল সমন্বয় সম্ভাবনা মডেলগুলিতে
অবশেষে, আপনি যদি এটি সম্পর্কে আরও জানতে আগ্রহী হন তবে আপনি এই বিষয়ে পরামর্শ নিতে পারেন নিম্নলিখিত লিঙ্কে বিশদ।