TensorFlow Dynamically loadable XLA Pluginソースコード解析

【イベントの概要と登壇者について】

登壇者 @Vengineer : Twitterの中で生きているオッサン。

2017年春、TensorFlow XLAのソースコード解析にて突如、Deep Learning業界に登場し、雑誌インターフェース2017年8月号、9月号では、TensorFlow XLAのAoT解説、2018年2月号ではJIT解説の記事を書き、本家Google TensorFlow XLAチームにその三冊を送り込んだ強者。

今回で2回目の独演会です。前回(3/17)では、TensorFlow r1.5で導入されたTensorFlow LiteとAndroid 8.1 Neural Networks APIのソースコードの解析についてお話しました。

今回は、IntelがTensorFlow XLAをより使いやすくするために提唱している「TensorFlow Dynamically loadable XLA Plugin」のソースコード解析についてです。この「TensorFlow Dynamically loadable XLA Plugin」使うことでIntelのニューラルネットワーク・コンパイラである nGraph と接続できるようになります。また、ラスパイ(GPUを利用)、HiKey960(ARM Mali-G71MP8とARM Compute Library:OpenCLを利用)やUltra96(Zynq UltraScale+ : FPGAを利用)でもnGraphのソースコードをリファレンスにしてシステム(俺様エッジデバイス)を構築できそうです。

マイナーな技術ですが、いろいろできそうなネタがたんまり入った「TensorFlow Dynamically loadable XLA Plugin」について、いろいろお話したいと思います。

【参加要件】

TensorFlow Dynamically loadable XLA Plugin ソースコード解析にご興味をお持ちの方であればどなたでもご参加いただけます。

※会場入りするときに、印刷またはスマホ画面にて受付票の提示をお願いいたします。

【場所】

LeapMind株式会社オフィス (東京都渋谷区円山町28-1 渋谷道玄坂スカイビル 5F) 2月に引っ越したばかりのLeapMind新オフィスです。

【タイムスケジュール】