Tensorflow XLAによる高速化、メモリ効率化、サイズの最適化によるポータビリティ向上について - Qiita

この記事を読む方へ 英語ができる方は下記の資料の方がオススメです。 TensorFlow w/XLA:TensorFlow, Compiled! Tensorflowをもっと高速化やメモリの効率化、サイズの最適化をしてみたい方向けです。 XLAの利点は大きく5個あります。 実行スピードの高速化 メモリの効率化 カスタムされた操作の依存性の除去 モバイルのフットプリントを除去 ポータビリティの向上 ただしXLA自体が実験的な状態な点と状況によってはスピードが下がると言われているのでこの点を考慮して実際に性能を測りながら使用する方が良いと思います。 XLAがどのように動作するか HLO（High Level Optimizet）によってターゲット環境とは独立して最適化 操作の融合 バッファーの解析 メモリーの実行時間の配分（計算時間に依存） HLOによってターゲットに適した最適化を行う。 特に