Editing Openai/69256df6-133c-8005-ae25-fcf7c8af0f22 (section)

==== - TPUでの大規模モデル学習では、XLAによる通信パターン最適化で 通信と計算をほぼ並行 にできる ====
* 結果として、All-Reduceなどの勾配同期が高速化され、GPUクラスタより効率的に学習可能

💡 まとめ
* TensorFlow/XLAは「通信パターンまで直接制御」するわけではない
* しかし、計算グラフ全体を解析して 通信のタイミング・テンソル分割・重複実行 を最適化
* 特に TPU のメッシュネットワークでは、この最適化によって GPU より効率的に大規模分散学習が可能

希望であれば、私は 「XLAが通信パターンを最適化するイメージ図」 を作って視覚化することもできます。
作りますか？