TensorFlow 模型中的 XLA 集成¶

加速线性代数（Accelerated Linear Algebra，简称 XLA）是用于加速 TensorFlow 模型运行时的编译器。根据官方文档：

XLA 是一种特定领域的线性代数编译器，可以在不改变源代码的情况下加速 TensorFlow 模型。

在 TensorFlow 中使用 XLA 非常简单——它已经包含在 tensorflow 库中，只需通过 jit_compile 参数触发即可。例如，在使用像 tf.function 这样的图创建函数时，或在使用 Keras 的 fit() 和 predict() 方法时，可以通过传递 jit_compile 参数给 model.compile() 来启用 XLA。XLA 并不限于这些方法，还可以加速任意的 tf.function。

一些 🤗 Transformers 库中的 TensorFlow 方法已经被重写为 XLA 兼容，包括用于 GPT2、T5 和 OPT 模型的文本生成，以及用于 Whisper 模型的语音处理。

虽然具体的加速效果取决于模型本身，但对于 🤗 Transformers 库中的 TensorFlow 文本生成模型，我们观察到的速度提升大约为 100 倍。本文将介绍如何使用 XLA 提升这些模型的性能，并提供一些额外资源，帮助你了解更多关于基准测试和 XLA 集成的设计理念。

使用 XLA 运行 TensorFlow 函数¶

让我们以一个简单的 TensorFlow 模型为例：