Google、MLハードウェアとフレームワークの統合を簡素化する「PJRT」を発表MLインフラの断片化を解決する取り組みの一環

Googleは、オープンソースの機械学習(ML)コンパイラエコシステム「OpenXLA」プロジェクトの一部として、「PJRT」をオープンソースとして公開した。PJRTは、MLハードウェアやMLフレームワークに依存しないMLコンパイラインタフェースやMLランタイムインタフェースを提供する。

» 2023年05月12日 08時00分 公開
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 Googleは2023年5月8日(米国時間)、オープンソースの機械学習(ML)コンパイラエコシステム「OpenXLA」プロジェクトの一部として、「PJRT」をオープンソースとして公開した。PJRTは、MLハードウェアやMLフレームワークに依存しないMLコンパイラインタフェースやMLランタイムインタフェースを提供する。

 Googleは、MLインフラがさまざまなフレームワーク、コンパイラ、ランタイムにわたって断片化しており、この問題がMLモデルの開発スピードや、移植性、効率性、本番運用に悪影響を与えていると認識している。OpenXLAは、あらゆる主要なMLフレームワークのモデルをコンパイルして最適化し、幅広いハードウェア上で効率的なトレーニングやサービス提供を支援する目的で開発が進められている。

 Alibaba、Amazon Web Services(AWS)、AMD、Apple、Arm、Cerebras、Google、Graphcore、Hugging Face、Intel、Meta、NVIDIAなどがOpenXLAププロジェクトに参加している。

 PJRTは、OpenXLAプロジェクトの一部として、MLハードウェアとフレームワークの統合を簡素化するというビジョンを実現する。MLフレームワークの「TensorFlow」と「JAX」の主要なインタフェースであり、同じくMLフレームワークの「PyTorch」を完全にサポートしている。また、TPU、GPU、CPUでワークロードを実行するためのOpenXLAエコシステムとよく統合されている。さらに、Google社内のほとんどの本番ワークロードで既定のランタイム実行パスとなっている。

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