摘要：简要介绍XLA的工作原理以及它在 Pytorch下的使用。
初识XLA
XLA的全称是Accelerated Linear Algebra，即加速线性代数。作为一种深度学习编译器，长期以来被作为Tensorflow框架的一个试验特性被开发，历时至今已经超过两三年了，随着Tensorflow 2.X的发布，XLA也终于从试验特性变成了默认打开的特性。此外， Pytorch社区也在大力推动XLA在Pytorch下的开发，现在已经有推出PyTorch/XLA TPU版本，暂只支持谷歌平台TPU上使用。
LLVM
提到编译器就不得不提大名鼎鼎的LLVM。LLVM是一个编译器框架，由C++语言编写而成，包括一系列分模块、可重用的编译工具。
LLVM框架的主要组成部分有：
1、前端：负责将源代码转换为一种中间表示
2、优化器：负责优化中间代码
3、后端：生成可执行机器码的模块
LLVM为不同的语言提供了同一种中间表示LLVM IR，这样子如果我们需要开发一种新的语言的时候，我们只需要实现对应的前端模块，如果我们想要支持一种新的硬件，我们只需要实现对应的后端模块，其他部分可以复用。
XLA编译
XLA也是基于LLVM框架开发的，前端的输入是Graph，前端没有将Graph直接转化为LLVM IR。首先XLA的功能主要体现在两个方面：
1、即时编译（Just-in-time）
2、超前编译（Aheda-of-time）
无论是哪个功能，都是服务于以下目的：
1、提高代码执行速度
2、优化存储使用
此外，XLA还有着大部分深度学习编译器都有的梦想：摆脱计算库的限制，自动生成算子代码并支持在多硬件上的良好可移植性。
作为编译器，XLA负责对前端定义的计算图进行优化。如上图所示，XLA的优化流程可以分成两方面，目标无关优化和目标相关优化。在优化步骤之间传递的是计算图的中间表示形式，HLO，即High Level Optimizer(高级优化器) ，XLA用这种中间表示形式表示正在被优化的计算图，其有自己的文法和语义，这里不做详细介绍。
XLA优势
编译子计算图以减少短暂运算的执行时间，从而消除运行时的开销；融合流水线运算以降低内存开销；并针对已知张量形状执行专门优化以支持更积极的常量传播。
提高内存使用率： 分析和安排内存使用，消除了许多中间存储缓冲区。
降低对自定义运算的依赖：通过提高自动融合的低级运算的性能，使之达到手动融合的自定义运算的性能水平，从而消除对多种自定义运算的需求。
提高便携性：使针对新颖硬件编写新后端的工作变得相对容易，在新硬件上运行时，大部分程序都能够以未经修改的方式运行。与针对新硬件专门设计各个整体运算的方式相比，这种模式不必重新编写 程序即可有效利用这些运算。
XLA工作原理
我们先来看XLA如何作用于计算图，下面是一张简单的计算图
这里我们假设XLA仅支持matmul和add。XLA通过图优化方法，在计算图中找到适合被JIT编译的区域
XLA把这个区域定义为一个Cluster，作为一个独立的JIT编译单元，计算图中通过Node Attribute标示
然后另一个的图优化方法，把cluster转化成TensorFlow的一个Function子图。在原图上用一个Caller节点表示这个Function在原图的位置
最后调用TensorFlow的图优化方法(BuildXlaOps)，把Function节点转化成特殊的Xla节点。
在TensorFlow运行时，运行到XlaCompile时，编译Xla cluster子图，然后把编译完的Executable可执行文件通过XlaExecutableClosure传给XlaRun运行。
接着根据虚拟指令分配GPU Stream和显存，然后IrEmitter把HLO Graph转化成由编译器的中间表达LLVM IR表示的GPU Kernel。最后由LLVM生成nvPTX（Nvidia定义的虚拟底层指令表达形式）表达，进而由NVCC生成CuBin可执行代码。
AOT和JIT
JIT，动态(即时)编译，边运行边编译；AOT，指运行前编译。这两种编译方式的主要区别在于是否在“运行时”进行编译，对于AI训练模型中，AOT模式下更具有性能优势，具体流程如下图：
对于大部分AI模型来说，训练过程一般情况下图是不会怎么变的，所以在训这样子就在执行过程中省略练的时候使用AOT模式能大大提高训练的速度。
Pytorch/XLA
创建 XLA 张量：PyTorch/XLA 为 PyTorch 添加了新的 xla 设备类型。 此设备类型的工作方式与普通 PyTorch 设备类型一样。 例如，以下是创建和打印 XLA 张量的方法：
这段代码应该看起来很熟悉。 PyTorch/XLA 使用与常规 PyTorch 相同的界面，但添加了一些内容。 导入 torch_xla 初始化 PyTorch/XLA，xm.xla_device() 返回当前的 XLA 设备。 这可能是 CPU 或 GPU，具体取决于您的环境。
XLA 张量是 PyTorch 张量：PyTorch 操作可以在 XLA 张量上执行，就像 CPU 或 CUDA 张量一样。例如，XLA 张量可以相加：
XLA 设备上运行模型：构建新的 PyTorch 网络或将现有网络转换为在 XLA 设备上运行只需要几行特定于 XLA 的代码，现阶段官方只支持JIT模式。 以图是在官方版本单个XLA设备上运行时代码段
这段代码可以看出切换model在 XLA 上运行是多么容易。 model定义、数据加载器、优化器和训练循环可以在任何设备上工作。 唯一的 特别代码是获取 XLA device和mark step的几行代码。因为XLA tensor运行是lazy（ 懒惰的）。 所以只在图形中记录操作，直到需要结果为止，调用 xm.mark_step() 才会执行其当前图获取运行结果并更新模型的参数。
本文分享自华为云社区《XLA优化原理简介》，作者： 拓荒者01。