python - 为什么 TensorFlow XLA 处于实验状态

Question

我有兴趣使用 XLA 进行自定义设备（FPGA，...）的训练。
但是，我从开发人员的教程中了解到 XLA 现在处于实验状态。

https://www.tensorflow.org/performance/xla/

我没有得到 XLA 处于实验状态的原因。
除了性能提升之外，XLA 还有什么大问题吗？

谢谢

Answer 1

XLA 仍然很新：它于 2017 年 3 月发布。

正如Tensorflow XLA 页面所述：

注意：XLA 是实验性的，被认为是 alpha。大多数用例不会看到性能改进（速度或内存使用量减少）。我们提前发布了 XLA，以便开源社区可以为其开发做出贡献，并为与硬件加速器的集成创建一条路径。

如果它被发布，那是因为开发团队想要开源社区对项目的反馈和贡献。

谷歌开发者博客上的声明支持了这一点：

XLA 仍处于早期开发阶段。它在某些用例中显示出非常有希望的结果，很明显 TensorFlow 在未来可以从这项技术中受益更多。我们决定提前将 XLA 发布到 TensorFlow Github 以征求社区的贡献，并为优化各种计算设备的 TensorFlow 以及重新定位 TensorFlow 运行时和模型以在新型硬件上运行提供方便的表面。

那么为什么它被认为是实验性的呢？仅仅是因为有很多用例和硬件尚未经过测试。基准并不总是显示预期的改进。

您在使用它时可能会遇到一些错误，我们鼓励您通过项目的github 问题页面发出信号。