在 TPU 上进行调试通常比在 CPU/GPU 上更困难，因此我们建议在尝试在 TPU 上运行之前，先在 CPU/GPU 上使用 XLA 使您的代码能够运行。...**基于痛苦经验的提示：**虽然使用jit_compile=True是获得速度提升并测试您的 CPU/GPU 代码是否与 XLA 兼容的好方法，但如果在实际在 TPU 上训练时保留它，可能会导致许多问题...XLA 编译将在 TPU 上隐式发生，因此在实际在 TPU 上运行代码之前，请记得删除那行！ 如何使我的模型与 XLA 兼容？ 在许多情况下，您的代码可能已经与 XLA 兼容！...XLA 规则＃3：XLA 将需要为每个不同的输入形状重新编译您的模型 这是一个重要的规则。这意味着如果您的输入形状非常不同，XLA 将不得不一遍又一遍地重新编译您的模型，这将导致巨大的性能问题。...对于相对较小的序列长度，单次前向传递会产生额外开销，导致轻微加速（在下面的示例中，输入的 30%填充有填充令牌）： 但是对于更大的序列长度，您可以期望获得更多的加速效益： FlashAttention
作者对不同环境下所展现的性能进行了对比，最终的结果是，无论在 CPU 还是 GPU 上，最终两大框架的表现都差不多。...TPU 上，逐步适应它的性能。...为了评估模型的推理时间，我们对不同批量和不同序列长度的模型进行了对比。我们比较了适当的批量大小[1，2，4，8]和序列长度[8，64，128，256，512，1024]。...TorchScript TorchScript 是PyTorch 用来创建可序列化模型的一种方法，可以在不同的运行时间上运行，而不需要 Python 的依赖包，如 C++ 环境。...XLA XLA 是一个线性代数编译器，它可以提高 TensorFlow 模型的速度，但我们只能在 GPU上使用。它基于TensorFlow 的自动聚类，编译了模型的一些子图。
实际上，XLA 编译并非 JAX 独有，TensorFlow 和 PyTorch 也都提供了使用 XLA 的选项。不过，与其它流行框架相比，JAX 从设计之初就全面拥抱了 XLA。...依赖 XLA 也带来了一些局限性和潜在问题。特别是，许多 AI 模型，包括那些具有动态张量形状的模型，在 XLA 中可能无法达到最佳运行效果。需要特别注意避免图断裂和重新编译的问题。...这一点在人工智能模型开发领域尤为重要，因为如果基于不准确的数据做出决策，可能会导致极其严重的后果。...在评估训练模型的运行时性能时，有几个关键因素可能会极大地影响我们的测量结果，例如浮点数的精度、矩阵乘法的精度、数据加载方式，以及是否采用了 flash/fused 注意力机制等。...以下表格汇总了多项实验的运行时间数据。需要提醒的是，模型架构和运行环境的不同可能会导致性能比较结果有显著差异。同时，代码中的一些细微调整也可能对这些结果产生显著影响。
重新设计的 API 详细解释： https://huggingface.co/transformers/master/preprocessing.html。...下面我们来看看这些显著的变化： 现在可以截断一个模型的最大输入长度，同时填充一个批次中最长的序列。 填充和截断被解耦，更容易控制。...特别是用户可以控制(1)在标记化过程中，标记周围的左右空格是否会被移除(2)标记是否会在另一个词中被识别，以及(3)标记是否会以标准化的形式被识别(例如，如果标记化器使用小写字母)。...序列化问题得到解决 在 tokenizers 上使用 return_tensors 参数时，可以创建 NumPy tensors。...、GPU、GPU+混合精度、Torch/XLA TPU。
调用此方法后，jit 编译的函数将保存到路径中，因此如果进程重新启动或再次运行，则无需重新编译。这也告诉 Jax 在编译之前从哪里查找已编译的函数。...自动 TPU 内存碎片整理 在新的运行时组件上，不再支持jax.experimental.host_callback()在 Cloud TPU 上的使用。...如果在 TPU 上未指定顺序，则pmap的默认设备顺序现在与单进程作业的jax.devices()匹配。以前两种排序不同，可能导致不必要的复制或内存不足错误。要求排序一致简化了问题。...标准的 jax[tpu] 安装现在可以与 Cloud TPU v4 VMs 一起使用。 pjit 现在支持在 CPU 上运行（除了之前的 TPU 和 GPU 支持）。...这种行为可能会导致一些问题，因为使用对象身份比较来比较参数会导致每次对象身份变化时重新编译。
此外，在像 GPU 这样的协处理器上，这样的分解执行可能导致多个「核启动（kernel launches）」，使其速度更加缓慢。...如预期那样，最大的加速来自含有长序列元素操作的模型，因为 XLA 可以将长序列元素操作融合进高效的循环中。然而，XLA 仍然被认为是实验性的，一些基准可能会经历减速过程。...对替代性后端和设备的支持 为了在当前的新型计算设备上执行 TensorFlow 图，必须重新实现用于新设备的所有 TensorFlow 的 op（内核）。支持设备可能是非常重要的工作。...谷歌使用此机制利用 XLA 配置 TPU。 结论与展望 XLA 仍处于发展的早期阶段。在一些使用案例中，它显示出非常有希望的结果，很显然，TensorFlow 未来可以从这项技术中得到更多益处。...，以征求社群的意见，并为各种计算设备优化 TensorFlow 提供方便的界面，以及重新定位 TensorFlow 的运行时和建立模型以在新型硬件上运行。
，可对 Python 程序与 NumPy 运算执行自动微分，支持循环、分支、递归、闭包函数求导，也可以求三阶导数；依赖于 XLA，JAX 可以在 GPU 和 TPU 上编译和运行 NumPy 程序；通过...XLA，即加速线性代数（Accelerated Linear Algebra），是一个全程序优化编译器，专门为线性代数设计。JAX是建立在XLA之上的，大大提升了计算速度的上限。3. JIT。...网友lsaldyt表示他一直致力于用jax做序列模型（LSTM、NTM等），然后发现XLA的编译对于非常复杂的模型来说有点棘手。但他喜欢jax，一有机会就会向朋友宣传，但它绝对是一把双刃剑。...他认为在几年内，JAX框架会变得更平滑，并且绝对会比其他框架更好。另外，很多基线是在pytorch中实现的，并且同时运行pytorch和jax相对容易。...谷歌以后就会明白，训练过程中的低延迟也是非常重要的，在许多领域（尤其是量化金融，因为他们采用了libtorch，因为在这些用例中，你必须在每次使用时重新训练，不能简单地委托给Python。
作为 TensorFlow 的日常用户，在使用不同种类的硬件（GPU、TPU、移动设备）时，这种多级别堆栈可能会表现出令人费解的编译器和运行时错误。 ?...图 1 TensorFlow 组件概述 TensorFlow 能够以多种不同的方式运行，如： 将其发送至调用手写运算内核的 TensorFlow 执行器 将图转化为 XLA 高级优化器（XLA HLO...为了更好解决 TensorFlow 用户在使用不同种类的硬件（GPU、TPU、移动设备）时，由于多级别堆栈而导致的编译器与运行时错误，我们开源了一个全新的中介码与编译器框架 MLIR。...为区分不同的硬件与软件受众，MLIR 提供「方言」，其中包括： TensorFlow IR，代表 TensorFlow 图中可能存在的一切 XLA HLO IR，旨在利用 XLA 的编译功能（输出到 TPU...这些创新也可以迅速进入你每天使用的产品中，并在你的所有设备上顺利运行。我们也希望通过 MLIR 能够最终实现 AI 对地球上的每个人都更有帮助、更有用的愿望。
由于只在纯 Julia 代码上运行，所以它也与 Zygote.jl（Innes, 2018）自动微分工具兼容，该工具能执行自动微分作为高级编译过程。...Zygote 在 Julia 代码上运行，其输出也是 Julia 函数（适合重新导入 Zygote 以获取更高阶的导数，也适合编译成针对 TPU 的模型）。如下是一个具体示例： ?...由于 XLA 目前不支持来自一个映射指令的多个输出，该函数在多个映射指令上重复运行，因此后续需要清洗 XLA 的 DCE。...，注意由于额外的网络迁移，该测量结果会出现极大的变动）；FluXLA TPU (compute) 是 TPU 上的总计算时间，和云分析器报告的时间一致（与 FluXLA TPU (total) 不同，该测量很稳定...TPU 基准仅限单个 TPU 内核。所有时间至少经过 4 次运行（除了 FluXLA CPU for N=100，因为它无法在 10 分钟内完成一次运行）。 ?
最近，Google Brain员工，TensorFlow产品经理Zak Stone在硅谷创业者社群South Park Commons上做了个讲座，谈到了TensorFlow、XLA、Cloud TPU...为了更好地触及用户，能够在移动端上提高运行TensorFlow模型效率的TensorFlow Lite将会在今年晚些时候内嵌到设备中，而像XLA这样的项目更具野心：XLA使用深度学习来支持线性代数元的先时和实时编译...XLA的目标是在递阶优化上实现重大突破，不仅是在GPU架构上，更是要在任意能够平行放置线性代数元的架构上实现突破。 ?...TFX标准化了这些过程和部件，并把它们整合到单个平台上，从而简化了平台编译的过程，在确保平台可靠性、减少服务崩溃的基础上，将制作的时间从数月减少到了数周。 ? 未来十年，硬件会变成什么样？...想打破这个趋势，需要同行们在XLA等更普适的编译器框架上下更多功夫。 Google的TPU（Tensor Processing Units）目前最有可能打破GPU的统治。
Park Commons上做了个讲座，谈到了TensorFlow、XLA、Cloud TPU、TFX、TensorFlow Lite等各种新工具、新潮流如何塑造着机器学习的未来。...为了更好地触及用户，能够在移动端上提高运行TensorFlow模型效率的TensorFlow Lite将会在今年晚些时候内嵌到设备中，而像是XLA这样的项目更具野心：XLA使用深度学习来支持线性代数元的先时和实时编译...XLA的目标是在递阶优化上实现重大突破，不仅是在GPU架构上，而是要在任意能够平行放置线性代数元的架构上实现突破。 ?...TFX标准化了这些过程和部件，并把它们整合到单个平台上，从而简化了平台编译的过程，在确保平台可靠性、减少服务崩溃的基础上，将制作的时间从数月减少到了数周。 ? 未来十年， 硬件会变成什么样？...想打破这个趋势，需要同行们在XLA等更普适的编译器框架上下更多功夫。 Google的TPU（Tensor Processing Units）目前最有可能打破GPU的统治。
虽然Huggingface只是一家创业公司，但是在NLP领域有着不小的声誉，他们在GitHub上开源的项目，只需一个API就能调用27个NLP模型广受好评，已经收获1.5万星。...下面用详细评测的数据告诉你。 运行环境 作者在PyTorch 1.3.0、TenserFlow2.0上分别对CPU和GPU的推理性能进行了测试。...TorchScript是PyTorch创建可序列化模型的方法，让模型可以在不同的环境中运行，而无需Python依赖项，例如C++环境。...平均而言，使用TorchScript跟踪的模型，推理速度要比使用相同PyTorch非跟踪模型的快20％。 ? XLA是可加速TensorFlow模型的线性代数编译器。...作者仅在基于TensorFlow的自动聚类功能的GPU上使用它，这项功能可编译一些模型的子图。结果显示： 启用XLA提高了速度和内存使用率，所有模型的性能都有提高。
CPU 缩写Central Processing Unit，CPU 是大多数计算机中可用的标准计算架构。JAX 可以在 CPU 上运行计算，但通常在 GPU 和 TPU 上可以实现更好的性能。...jaxpr 缩写JAX Expression，jaxpr 是由 JAX 生成的计算的中间表示形式，转发到 XLA 进行编译和执行。...JIT 缩写Just In Time 编译，JIT 在 JAX 中通常指将数组操作编译为 XLA，通常使用 jax.jit() 完成。...SPMD 缩写Single Program Multi Data，指的是一种并行计算技术，即在不同设备（例如几个 TPU）上并行运行相同计算（例如神经网络的前向传播）对不同输入数据（例如批处理中的不同输入...在 JAX 中，VJP 是通过 jax.vjp() 实现的转换。还请参阅 JVP。 XLA 加速线性代数 的缩写，XLA 是一个专用于线性代数操作的编译器，是 JIT 编译 JAX 代码的主要后端。
NumPy 是使用 Python 进行科学计算的基础包之一，但它仅与 CPU 兼容。JAX 提供了 NumPy 的实现（具有几乎相同的 API），可以非常轻松地在 GPU 和 TPU 上运行。...重要的是，JIT 编译器在运行时将代码编译成快速的可执行文件，但代价是首次运行速度较慢。...这些结果已经令人印象深刻，但让我们继续看，让 JAX 在 TPU 上进行计算： 当 JAX 在 TPU 上执行相同的计算时，它的相对性能会进一步提升（NumPy 计算仍在 CPU 上执行，因为它不支持...为具体分析是否应该（或不应该）在 2022 年使用 JAX，这里将建议汇总到下面的流程图中，并针对不同的兴趣领域提供不同的图表。...科学计算 如果你对 JAX 在通用计算感兴趣，首先要问的问题就是——是否只尝试在加速器上运行 NumPy？如果答案是肯定的，那么你显然应该开始迁移到 JAX。
谷歌在背后的默默付出终于得到了回报。 谷歌力推的JAX在最近的基准测试中性能已经超过Pytorch和TensorFlow，7项指标排名第一。 而且测试并不是在JAX性能表现最好的TPU上完成的。...但未来，也许有更多的大模型会基于JAX平台进行训练和运行。...每步都涉及对单个数据批次进行训练或预测。 结果是100步的平均值，但排除了第一个步，因为第一步包括了模型创建和编译，这会额外花费时间。...然而，对于不同的模型和任务，由于它们的规模和架构有所不同，可根据需要调整数据批大小，从而避免因过大而导致内存溢出，或是批过小而导致GPU使用不足。...这主要是因为Keras 2在某些情况下直接使用了更多的TensorFlow融合操作，而这可能对于XLA的编译并不是最佳选择。
我对pytorch有一点不是很满意，他们基本上重新做了numpy所做的一切，但存在一些愚蠢的差异，比如“dim”，而不是“axis”，等等。...JAX跟踪缓存为跟踪计算的参数创建了一个monomorphic signature，以便新遇到的数组元素类型、数组维度或元组成员触发重新编译。...图1：XLA HLO对具有SeLU非线性的层进行融合。灰色框表示所有的操作都融合到GEMM中。...使用一个线程和几个小的示例优化问题（包括凸二次型、隐马尔科夫模型(HMM)边缘似然性和逻辑回归）将Python执行时间与CPU上的JAX编译运行时进行了比较。...表2：GPU上JAX convnet步骤的计时(msec) 云TPU可扩展性。云TPU核心上的全局批处理的JAX并行化呈现线性加速（图2，左）。
AI 科技评论按：为了更好解决 TensorFlow 用户在使用不同种类的硬件（GPU、TPU、移动设备）时，由于多级别堆栈而导致的编译器与运行时错误，近日开源了一个全新的中介码与编译器框架 MLIR。...TensorFlow 能够以多种不同的方式运行，如： 将其发送至调用手写运算内核的 TensorFlow 执行器 将图转化为 XLA 高级优化器 (XLA HLO) 表示，反之，这种表示亦可调用适合 CPU...或 GPU 的 LLVM 编辑器，或者继续使用适合 TPU 的 XLA。...将图转化为 TensorRT、nGraph 或另一种适合特定硬件指令集的编译器格式 将图转化为 TensorFlow Lite 格式，然后在 TensorFlow Lite 运行时内部执行此图，或者通过...Android 神经网络 API (NNAPI) 或相关技术将其进一步转化，以在 GPU 或 DSP 上运行 MLIR（或称为多级别中介码）是一种表示格式和编译器实用工具库，介于模型表示和低级编译器/
由于使用XLA(一种加速线性代数计算的编译器)将Python和JAX代码JIT编译成优化的内核，可以在不同设备(例如gpu和tpu)上运行。...为了在 Google Colab 上复制上述基准，需要运行以下代码让 JAX 知道有可用的 TPU。...XLA XLA 是 JAX（和其他库，例如 TensorFlow，TPU的Pytorch）使用的线性代数的编译器，它通过创建自定义优化内核来保证最快的在程序中运行线性代数运算。...让我们回顾一下不同的运行时间： CPU 上的 NumPy：7.6 毫秒。 CPU 上的 JAX：4.8 毫秒（x1.58 加速）。...将 SELU 函数应用于不同大小的向量时，您可能会获得不同的结果。矢量越大，加速器越能优化操作，加速也越大。
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