PluggableDevice: Device Plugins for TensorFlow

Posted by Penporn Koanantakool and Pankaj Kanwar.

architecture which offers a plugin mechanism for registering devices with TensorFlow without the need to make changes in TensorFlow code.

This PluggableDevice architecture has been designed & developed collaboratively within the TensorFlow community. It leverages the work done for . The PluggableDevice mechanism is available in TF 2.5.

The need for Seamless integration

Prior to this, any integration of a new device required changes to the core TensorFlow. This was not scalable because of several issues, for example:

• Complex build dependencies and compiler toolchains. Onboarding a new compiler is nontrivial and adds to the technical complexity of the product.
• Slow development time. Changes need code reviews from the TensorFlow team, which can take time. Added technical complexity also adds to the development and testing time for new features.
• Combinatorial number of build configurations to test for. The changes made for a particular device might affect other devices or other components of TensorFlow. Each new device could increase the number of test configurations in a multiplicative manner.
• Easy to break. The lack of a contract via a well defined API means that it’s easier to break a particular device.

What is PluggableDevice?

The PluggableDevice mechanism requires no device-specific changes in the TensorFlow code. It relies on C APIs to communicate with the TensorFlow binary in a stable manner. Plug-in developers maintain separate code repositories and distribution packages for their plugins and are responsible for testing their devices. This way, TensorFlow’s build dependencies, toolchains, and test process are not affected. The integration is also less brittle since only changes to the C APIs or PluggableDevice components could affect the code.

The PluggableDevice mechanism has four main components:

• PluggableDevice type: A .
• Device execution and memory management: TensorFlow manages plug-in devices through the .

, , , with the tag pluggable_device. Vollständiger Original-Bericht Ausführliche Details, Code-Beispiele & Hersteller-Stellungnahme auf blog.tensorflow.org. ↗ Original-Artikel auf blog.tensorflow.org lesen Wie bewertest du diesen Beitrag? 1 Klick Feedback Hot 0 ️ Patch Now 0 Hilfreich 0 🤔 Diskutieren 0 Teilen mit Netzwerk & Team: 𝕏 Twitter 💼 LinkedIn 🦋 Bluesky WhatsApp Slack / Teams 👥 Team-Invite Link kopieren 📸 Social Card Hat Ihnen dieser Tipp / Anleitung geholfen? 👍 Ja, hilfreich! Feedback geben Community-Analysen & Experten-Meinungen 0 Verfasse deine eigene Analyse, teile Workarounds oder diskutiere diesen Vorfall im Blog. Eigene Analyse verfassen Noch keine Community-Analyse verfasst. Markiere einen Textabschnitt oder klicke oben auf „ Eigene Analyse verfassen“! 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