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Tensorflow 新一轮迭代路线图:更好的 XLA 编译和分布式计算

作者:Claudio Masolo

  • 2022-11-18
    北京
  • 本文字数:878 字

    阅读完需:约 3 分钟

Tensorflow新一轮迭代路线图:更好的XLA编译和分布式计算

谷歌宣布TensorFlow 开发的下一轮迭代。TensorFlow 是由谷歌开发并在七年前开源的机器学习平台,现在是 GitHub 上 star 数量最多的项目之一。另外一个方案是Pytorch,它是由 Facebook 开发和开源的 ML 平台。未来几个TensorFlow发布版本的开发路线图将基于四个支柱,分别是快捷与扩展性、机器学习应用、部署就绪和简单性。


对于快捷和可扩展的支柱来说,开发工作将主要关注 XLA 编译,因为谷歌认为 XLA 将成为深度学习编译器的行业标准。其目标是使模型训练和推理工作流程在 CPU 和 GPU 上更快地执行。开发也将关注分布式计算方面:借助DTensor,模型将能够在多个设备上进行训练,以解锁未来超大型模型的训练和部署。此外,性能也很重要,所以谷歌将对算法性能的优化进行投资,如mixed-precisionreduced-precision计算,以提高在 GPU 和 TPU 上的速度。


对于机器学习应用支柱,谷歌将投资KerasCVKerasNLP包,这些包是为应用 CV 和 NLP 使用场景设计的,包括大量的预训练模型。该支柱也将以开发者资源为基础:对于流行的和可应用的机器学习场景添加更多的代码样例、指南和文档,以降低机器学习的进入门槛。


对于部署就绪支柱,努力的方向主要在于更便利地将模型导出到移动端、边缘端、服务后端以及 JavaScript 中。尤其是,将模型导出到TFLiteTF.js将会更易于调用。C++原生 API 正处于开发阶段,它会更易于部署使用JAX和 TensorFlow Serving 开发的模型,并使用 TFlite 和 TF.js 部署到移动端和 web 中。


NumPy API 和更便利的调试体验将是第四个支柱的核心特征,即简单性。Tensorflow 将采用 NumPy API 的数值标准,以使其更加一致和易于理解。Tensorflow 还会实现更好的调试器功能,以最大限度地减少开发人员解决问题的时间。


谷歌承诺,新的 Tensorflow 版本将 100%向后兼容,这样,工程师可以立即采用最新的版本,而不用担心现有的代码库会出现问题。


Tensorflow 新功能的预览版计划在 2023 年第二季度推出,生产版本计划在同一年推出。关于路线图和相关更新的更多信息可以参阅官方博客


原文链接:

Google’s Tensorflow Roadmap Includes Better XLA Compilation and Distributed Computing


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2022-11-18 08:003178

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