TensorFlow XLA with JIT Compilation

tf-jit

텐서플로우 XLA(Accelerated Linear Algebra)의 초기 버전이 얼마전 마스터 브랜치에 추가 되었습니다. XLA 는 텐서플로우 백서의 끝부분에 향후 과제로 언급된 성능향상을 위한 JIT 컴파일러에 대한 첫 결과물로 보입니다.

We also have a number of concrete directions to improve the performance of TensorFlow. One such direction is our initial work on a just-in-time compiler that
can take a subgraph of a TensorFlow execution, perhaps with some runtime profiling information about the typical sizes and shapes of tensors, and can generate an optimized routine for this subgraph.

텐서플로우 그래프가 JIT 컴파일 된다면 성능 향상은 물론 다양한 기기, 특히 모바일 기기에 손쉽게 구겨 넣을 수 있을 것으로 보입니다. 그리고 XLA를 지원하는 CPU, GPU 들도 나름 생태계를 만들어 가지 않을까 생각되네요. 이미 예상한 로드맵이라고는 하지만 혀를 내두르지 않을 수 없네요. 지난 NIPS에서 발표한 Jeff Dean의 XLA 자료도 함께 참고하세요.

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