ODLA是一個為加速深度學(xué)習(xí)的統(tǒng)一異構(gòu)硬件編程接口。ODLA規(guī)范了深度學(xué)習(xí)計算任務(wù)的定義和執(zhí)行，實現(xiàn)上層應(yīng)用和底層異構(gòu)硬件平臺的解耦，讓AI異構(gòu)計算更簡單，實踐代碼“生成一次，隨時鏈接，隨處執(zhí)行”的愿景。

“令人興奮的新應(yīng)用程序意味著我們對數(shù)據(jù)中心的期望比以往任何時候都要更高。我們希望通過使用更廣泛的硬件選擇，以更大的規(guī)模，擴(kuò)大操作類型范圍。ODLA使我們能夠管理這種復(fù)雜性，并挖掘出這些出色的新技術(shù)的全部潛力。”Graphcore高級副總裁兼中國區(qū)總經(jīng)理盧濤表示。

阿里云開發(fā)ODLA是為了解決異構(gòu)計算中存在許久的一個核心挑戰(zhàn)。ODLA是輕量高效的異構(gòu)硬件統(tǒng)一接口標(biāo)準(zhǔn)，可在異構(gòu)計算環(huán)境中實現(xiàn)效率最大化。在異構(gòu)計算環(huán)境中，軟件框架需要從專業(yè)芯片中獲得最高性能，需要多種類型處理器在一個通用平臺上協(xié)同工作，而每種處理器都需要針對其架構(gòu)和專業(yè)知識領(lǐng)域進(jìn)行某種程度的優(yōu)化，例如AI的稀疏性。API提供的抽象級別可以適應(yīng)芯片架構(gòu)之間的差異。

通過ODLA，在Graphcore IPU上技術(shù)適配和應(yīng)用部署的工作量可以實現(xiàn)大幅度降低，且實現(xiàn)效率大幅提升。另外，通過ODLA可以更好的與AI計算框架進(jìn)行軟硬協(xié)同，快速利用現(xiàn)有的編譯優(yōu)化技術(shù)，達(dá)到最佳性能。對于異構(gòu)任務(wù)，ODLA充當(dāng)該系統(tǒng)范圍通用語言與特定于架構(gòu)的優(yōu)化之間的接口或轉(zhuǎn)換器，該優(yōu)化可從Graphcore的IPU等設(shè)備實現(xiàn)最佳性能。

對于數(shù)據(jù)中心運營商而言，除了簡化了新微處理器技術(shù)的集成之外，ODLA還帶來了其他一系列好處。它支持通用和高性能的數(shù)據(jù)中心設(shè)置，并為高級應(yīng)用程序提供統(tǒng)一的加速框架。對于應(yīng)用程序開發(fā)人員來說，它減少了對不同架構(gòu)進(jìn)行重復(fù)優(yōu)化的需求，并應(yīng)該可以減少開發(fā)成本，縮短產(chǎn)品上市時間。

ODLA在2020云棲大會上宣布的主要特性及優(yōu)勢包含：

• 透明接口層，零損耗。
• 接口抽象和統(tǒng)一，軟硬件解耦：通過面向AI的多粒度算子抽象，定義統(tǒng)一的接口，解耦具體軟硬件，平滑遷移業(yè)務(wù)；實現(xiàn)代碼復(fù)用，提升開發(fā)和部署效率。
• 多模態(tài)執(zhí)行方式：支持多種執(zhí)行模式，覆蓋解釋執(zhí)行、編譯執(zhí)行、載入預(yù)編譯代碼等場景，兼容各種硬件的運行模式。
• AI全場景支持：支持推理和訓(xùn)練，適配云、邊、端全場景AI業(yè)務(wù)；擁有廣泛的算子定義和豐富的接口（設(shè)備管理、會話管理、執(zhí)行管理、事件同步/異步、資源查詢、性能監(jiān)控等）。
• 卓越的擴(kuò)展性，支持AI芯片廠家獨特屬性和自定義算子。

Graphcore公司相信，IPU將成為下一代數(shù)據(jù)中心AI工作負(fù)載的核心。我們深知，我們的愿景需要ODLA在內(nèi)的諸多框架和工具，這些框架和工具能使我們的產(chǎn)品與其他同類最佳技術(shù)協(xié)同工作。

Graphcore的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Nigel Toon表示：“ODLA優(yōu)雅地滿足了Graphcore新用戶的兩個最大需求。一是他們希望輕松地將我們的技術(shù)集成到現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中心，二是他們希望確保最終的設(shè)置在從各個組件到整個系統(tǒng)的每個層級都能得到高度優(yōu)化。”

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