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Facebook开源深度学习编译器Glow

讲述:丁婵大小:1.08M时长:02:22
近日,Facebook 宣布开源 Glow(一个开源的深度学习编译器),致力于通过让合作伙伴支持、打造面向机器学习的硬件生态系统。目前,已经有五家芯片公司承诺在将来的硅产品中支持 Glow,其中包括英特尔、Marvell、高通、Esperanto 和 Cadence。
Facebook 基础设施副总裁贾森·泰勒(Jason Taylor)将 Glow 描述为一种通用编译器,可以让开发人员针对所有新兴的深度学习加速器进行推理。需要注意的是,它不面向手机等客户端系统。
据介绍,Glow 采用了 TensorFlow 或 Caffe2 等框架生成的 AI 图像,然后将它渲染成用于硬件加速器的字节代码,泰勒解释道。该编译器包括多个工具,可以用来生成用于芯片特定内存配置的指令排程器、线性代数优化器、内存分配器,以及用来测试硬件准确率的基于 CPU 的推断实现。
Glow 使硬件开发人员和研究人员组成的生态系统,能够致力于构建由 PyTorch 等深度学习框架支持的下一代硬件加速器。它得到来自这些框架的计算图后,就可以为机器学习加速器生成高度优化的代码。
机器学习硬件加速器旨在解决一系列不同的问题。而 Glow 旨在支持一系列广泛的硬件加速器。编译器中与硬件无关的部分,专注于特定硬件型号的运算方面的优化。除了与目标无关的优化之外,Glow 还含有许多的实用程序和构建模块,它们经过配置后,可以支持多个硬件目标。
Facebook 表示,使用 Glow 的硬件合作伙伴,可以缩短将产品推向市场所花费的时间。依赖现有的优化和功能,缩短开发的时间,另外,全面的测试套件还可以让硬件提供商对于编译器的准确性,以及其符合 PyTorch 规范的程度更有把握。
一位观察者推测,Glow 将是一个理想的工具,使公司能够采用一些适合其各种工作负载的加速器。其半导体团队可以帮助公司精选芯片,也许还可以为其中一些公司提供定制芯片的建议。
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