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概要

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	== 概要 ==		== 概要 ==
	旧来の[[TensorFlow]]では実行環境の[[CPU]]や[[GPU]]を変更するたびに常に最速で動くよう[[ソースコード]]~~からリビルドするのが普通であった。TensorFlowの環境をCPU版で作ってみたが遅すぎるので、GPU版を~~[[インストール]]~~などという馬鹿げたことをやっていた。~~		旧来の[[TensorFlow]]では実行環境の[[CPU]]や[[GPU]]を変更するたびに常に最速で動くよう[[ソースコード]]からリビルドするのが普通であった。このため「TensorFlowの環境をCPU版で作ってみたが遅すぎるのでGPU版を[[インストール]]しなおした」などという馬鹿げたことをやっていた。

	~~XLAの登場によりその手間が全自動化（~~[[JITコンパイル]]~~）される。ほとんどの環境ではXLA自体によるパフォーマンスの大きな変化は見られないが、実行環境を変えた際の手間が大きく省かれる。~~		XLAの登場によりこのような手間が全自動化（[[JITコンパイル]]）される。ほとんどの環境ではXLA自体によるパフォーマンスの大きな変化は見られないが、実行環境のPC構成を変えた際に大きく手間が省かれる。

	== 利点 ==		== 利点 ==

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'''XLA''' (Accelerated Linear Algebra)とは、TensorFlow 1.0に実験搭載された中間コードコンパイラである。

== 概要 ==
旧来の[[TensorFlow]]では実行環境の[[CPU]]や[[GPU]]を変更するたびに常に最速で動くよう[[ソースコード]]からリビルドするのが普通であった。TensorFlowの環境をCPU版で作ってみたが遅すぎるので、GPU版を[[インストール]]などという馬鹿げたことをやっていた。

XLAの登場によりその手間が全自動化（[[JITコンパイル]]）される。ほとんどの環境ではXLA自体によるパフォーマンスの大きな変化は見られないが、実行環境を変えた際の手間が大きく省かれる。

== 利点 ==
=== 実行速度の改善 ===
従来は[[プログラマ]]の書いたものが素直に実行されているが、将来的にはXLAに最適化が搭載される予定となっている。
なお、現状ではほとんどの環境でXLA自体によるパフォーマンスの大きな変化は見られない。

現状で影響が大きいのはXLAのJITコンパイル機構により実行環境を変えた際の手間が大きく省かれる点である。従来は実行環境の[[SSE]]や[[AVX]]、[[GPU]]の有無などにあわせTensorFlowを[[ソースコード]]からリビルドしていたが、そんな馬鹿げた作業がなくなった。そのため[[Mac]]や[[Ubuntu]]などではTensorFlowのパッケージを入れれば環境構築完了となる。

=== メモリ使用量の改善 ===
メモリ使用量を監視して最適化する機構がついたらしい。
とくに変化は見られない。

=== 移植性の向上 ===
一部の[[アルゴリズム]]では特定の[[ハードウェア]]に依存した命令を使って記述されたものがあったが、それらを排除する目的もあるらしい。かつて[[OpenGL]]がやらかした依存命令の排除である。

=== その他 ===
公式サイトを見よう。
* https://www.tensorflow.org/performance/xla/

== 関連項目 ==
* [[TensorFlow]]
** [[TensorFlowSharp]]

== 参考文献 ==
{{reflist}}

{{stub}}

[[category: 人工知能]]
[[category: 機械学習]]

TensorFlow XLA - 版の履歴

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