Why did we build XLA? XLA가 TensorFlow와 함께 작동하기 위한 몇 가지 목표 Improve execution speed (실행 속도 향상) : 서브그래프를 컴파일하여 짧은 지속 시간을 가진 연산의 실행 시간을 줄여 TensorFlow 런타임의 오버헤드를 제거하고, 파이프라인 연산을 융합하여 메모리 오버헤드를 줄이고, 알려진 텐서 형태에 특화되어 더 공격적인 상수 전파를 허용합니다. Improve memory usage (메모리 사용량 개선) : 메모리 사용량을 분석하고 스케줄링하여 원칙적으로 많은 중간 저장 버퍼를 제거합니다. Reduce reliance on custom Ops (사용자 지정 Ops에 대한 의존성 줄이기) : 자동으로 융합된 저수준 Ops의 성능을 개선하여 수..