openxla/xla

# XLA XLA (Accelerated Linear Algebra) 是一款开源的机器学习 (ML) 编译器，适用于 GPU、CPU 和 ML 加速器。 XLA 编译器接收来自 PyTorch、TensorFlow 和 JAX 等主流 ML 框架的模型，并对它们进行优化，以便在包括 GPU、CPU 和 ML 加速器在内的不同硬件平台上高性能执行。 [openxla.org](https://openxla.org/) 是该项目的主页。 ## 开始使用 如果您想使用 XLA 来编译您的 ML 项目，请参阅您所使用的 ML 框架的对应文档： * [PyTorch](https://pytorch.org/xla) * [TensorFlow](https://www.tensorflow.org/xla) * [JAX](https://jax.readthedocs.io/en/latest/notebooks/quickstart.html) 如果您不打算向 XLA 编译器贡献代码，则不需要克隆和构建此代码库。这里的内容主要面向希望开发编译器的 XLA 贡献者，以及希望调试或增加对 ML 前端和硬件后端支持的 XLA 集成者。 ## 贡献 如果您想为 XLA 做贡献，请查阅[如何贡献](docs/contributing.md)，然后阅读[开发者指南](docs/developer_guide.md)。 ## 联系方式 * 如有疑问，请联系维护者 - maintainers at openxla.org ## 资源 * [社区资源](https://github.com/openxla/community) ## 行为准则 在 TensorFlow 治理下，SIG OpenXLA 的所有社区空间均受 [TensorFlow 行为准则](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/CODE_OF_CONDUCT.md) 约束。

标签：AI基础设施, Apex, JAX, OpenXLA, PyTorch, TensorFlow, Vectored Exception Handling, XLA, 代码优化, 凭据扫描, 加速器, 张量运算, 机器学习, 深度学习, 线性代数, 编译器, 逆向工具, 高性能计算