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。

[＠IT]

　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。