XLA（Accelerated Linear Algebra）是 Google 提出的一个神经网络编译器，可以用于加速 AI 模型的训练和推理。MegEngine1.13.1中也已经支持了 XLA，在训练模型时可以选择开启此项功能，不同的模型可以获得 10%~80% 不等的速度提升。
主要的目标场景
旷视MegEngine 现在是动态执行的，即 python 中每一个 mge.functional 的调用都对应着底层 gpu 上的一次 kernel 执行。这种模式的好处在于实际的执行方式与代码逻辑一致，所见即所得，非常的灵活;不过其问题是难以优化，性能可能不是特出。
而 XLA 采取静态执行的方式，会将模型计算过程表达成一张静态计算图，称为 “HLO” （High-Level Optimized）。HLO 中包含计算图的相关操作，张量的数据流程和形状等信息。XLA 随后会对 HLO 进行一系列的优化，并最终生成一个更优的计算图，从而更快的完成计算。而 XLA 的局限性就在于不够灵活，对于 Tensor Shape 改变或者控制流等信息无法很好的表达。
现在 MegEngine 中已经支持了 XLA，模型训练中一些比较静态的场景，我们可以使用 XLA 来进行加速，从而缩短整个训练过程的时间。
使用方法与效果
在使用 MegEngine 进行训练时，可以通过对原来的训练函数增加 xla_trace/partial_trace 装饰器来启用 XLA 编译优化。
当整个模型是完全静态时，我们可以使用 xla_trace 将整张网络表达成一张静态图，然后交由 XLA 做后续的优化编译，后续的执行过程将执行这张优化后的计算图提升速度。
而如果我们模型中有一些动态性，比如训练过程中一些 Tensor Shape 会发生变化，亦或者是存在控制流，我们可以使用 partial_trace，将网络中静态的部分 trace 成一些子图并分别交给 XLA 进行编译优化，而网络中其他部分仍然保持动态执行，同时保证性能与灵活性。
下面展示了在 MegEngine 中，XLA 功能开启前后，主流的神经网络模型性能变化。其中蓝色为 XLA 开启之前的训练速度，橙色为 XLA 开启之后的训练速度。在开启 XLA 后，大部分模型的性能可以获得10%~40% 的提升，最多可以超过80%。
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