TensorFlow XLAが実験中の理由

Question

カスタムデバイス（FPGAなど）でのトレーニングにXLAを使用することに興味があります。
しかし、私はXLAが開発者のチュートリアルから実験的な状態になったことを知りました。

https://www.tensorflow.org/performance/xla/

私はXLAは実験的状況である理由を取得できませんでした。
パフォーマンスの向上を除いてXLAに関して大きな問題はありますか？

おかげ

Answer 1

XLAはまだ非常に新しいです：

注：XLAは、実験とアルファと考えているTensorflow XLA pageの述べたように、それが月2017

にリリースされました。ほとんどの使用例では、パフォーマンスの向上（速度の低下またはメモリ使用量の減少）は見られません。 オープンソースコミュニティが を開発に寄与し、 ハードウェアアクセラレータと統合するためのパスを作成できるように、XLAを早期にリリースしました。

リリースされたのは、開発チームがプロジェクトへのフィードバックとオープンソースコミュニティの貢献を望んでいるからです。

これは、Google Developpersブログにこのstatementによってバックアップされます。

XLAは、開発の初期段階にまだあります。いくつかのユースケースでは非常に有望な結果を示しており、TensorFlow は今後このテクノロジからさらに多くのメリットが得られることは明らかです。 は、さまざまなコンピューティングデバイス向けに TensorFlowを最適化し、 TensorFlowランタイムとモデルを新しい種類のハードウェアで実行するようにリターゲットする便利なサーフェスを提供するために、XLAをTensorFlow Githubに早期にリリースすることを決定しました。

なぜそれは実験的なものと考えられますか？テストされていないユースケースやハードウェアがたくさんあるためです。ベンチマークでは必ずしも改善が見られるとは限りません。

使用中にいくつかのバグが発生している可能性があります。プロジェクトのgithub issue pageを介して通知することをお勧めします。