بدلاً من إعادة كتابة التعليمات البرمجية الأجنبية للتعلم الآلي، قم بتوليف تدرجات سريعة تلقائيًا

يتطلب تطبيق تقنيات البرمجة القابلة للتفريق وخوارزميات التعلم الآلي على البرامج الأجنبية من المطورين إما إعادة كتابة تعليماتهم البرمجية في إطار التعلم الآلي، أو توفير مشتقات التعليمات البرمجية الأجنبية. تقدم هذه الورقة Enzyme، وهو مكون إضافي لمجمع التفريق التلقائي (AD) عالي الأداء لإطار مجمع LLVM، قادر على توليف التدرجات لبرامج قابلة للتحليل الثابت معبر عنها في التمثيل الوسيط لـ LLVM (IR). يقوم Enzyme بتوليف التدرجات للبرامج المكتوبة بأي لغة تستهدف مجمع LLVM IR بما في ذلك C و C++ و Fortran و Julia و Rust و Swift و MLIR، مما يوفر قدرات AD أصلية في هذه اللغات. على عكس أدوات المصدر إلى المصدر والأدوات التي تقوم بتحميل العمليات، يقوم Enzyme بتنفيذ AD على IR المحسّن. في مجموعة مرجعية تركز على التعلم الآلي تشمل ADBench من مايكروسوفت، تحقق AD على IR المحسّن زيادة في السرعة بمقدار 4.5x على AD على IR قبل التحسين، مما يسمح لـ Enzyme بتحقيق أداء متقدم. يوفر تجميع Enzyme لـ PyTorch و TensorFlow وصولًا مريحًا إلى التدرجات الخاصة بالتعليمات البرمجية الأجنبية مع أداء متقدم، مما يمكّن التعليمات البرمجية الأجنبية من الانضمام مباشرة إلى سير العمل الحالي في التعلم الآلي.