TensorFlow XLAのJIT版の解説 - Vengineerの妄想(準備期間)

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SystemVerilogの世界へようこそ、すべては、SystemC v0.9公開から始まった

昨日のブログ、「TensorFlow XLAに踊らされた人から」の最後にも書きましたが、
本日発売のCQ出版社インターフェース2018年2月号に、今年3回目の「TensorFlow XLA」の記事を書きました。
今年の TensorFlow XLA のまとめというか、

CQ出版社インターフェース2017年8月号(6頁)
衝撃的な性能UPの可能性を秘めた注目テクノロジ速報 AIをサクサク動かすGoogle新機能TensorFlow「XLA」を探る

CQ出版社インターフェース2017年9月号(10頁)
最新テクノロジ・マニアの挑戦 ...AIサクサク用TensorFlow XLA AOTコンパイラ探訪初めてのGoogleソースコード！AI用コンパイラの可能性を探る

では、TensorFlow XLAのAOTについて解説しましたが、

CQ出版社のインターフェース2018年2月号の「特集最強グーグルのAI＆IoT技術研究」の第2部担当になりました。

前回の2回は、マニア向けの記事ということで、特集じゃなかったのですが、
今回は、「最強グーグルのAI＆IoT技術研究」ということで、15頁ほど。
、中扉と見開きの図なので、実質12ページです。

　　第2部 AI開発環境の研究
  　　第1章 ディープ・ラーニングの未来大陸を制覇するのは誰だ？ TensorFlow XLAの可能性を探る
    　グーグルAI最強説の研究

  　第2章 数式の専用デバイス割り当て機能絶賛進化中
    　グーグルTensorFlowがいろんなプロセッサに対応できるメカニズム

第1章の見開きの図、これ、重要ですから、買ってみてください。ね。
(一部、違うところがありますが、公開情報だけで調べているので、ご勘弁を)

最新版である r1.4 のソースコードを使って
、TensorFlow の内部で、Pythonで書いたモデル（グラフ）がどのように変化して、
TensorFlow XLAとして使われているのかを。。。
グラフを図にして、TensorFlow XLAを説明しているのって、無いんですよ。本当に。

って感じです。