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=== Assistant: 良い問いですね。ただ、「XLA が 計算グラフ全体を解析して通信タイミング・テンソル分割・重複実行を最適化する」、という主張を裏付ける文献・論文は やや限定的ですが、関連性の高い技術的ソースはいくつか存在します。以下に根拠となりうるものを… ===
良い問いですね。ただ、「XLA が 計算グラフ全体を解析して通信タイミング・テンソル分割・重複実行を最適化する」、という主張を裏付ける文献・論文は やや限定的ですが、関連性の高い技術的ソースはいくつか存在します。以下に根拠となりうるものを整理します。

==== 根拠となる文献・資料 ====
# GShard: Scaling Giant Models with Conditional Computation and Automatic Sharding - 著者：D. Lepikhin ら  arXiv<ref>{{cite web|title=arXiv|url=https://arxiv.org/abs/2006.16668|publisher=arxiv.org|access-date=2025-11-26}}</ref> - 内容：XLA の SPMD（Single Program Multiple Data）パーティショナーを使って、計算グラフをシャーディング（分割）し、Collective（通信）プリミティブ（AllReduce, AllGather, AllToAll など）を挿入する仕組みを詳述。  arXiv<ref>{{cite web|title=arXiv|url=https://arxiv.org/pdf/2006.16668|publisher=arxiv.org|access-date=2025-11-26}}</ref> - 要点：シャーディングアノテーション（分割の指示）から、XLA compiler が通信パターンを生成するしくみがある。
# Exploring the limits of concurrency in ML Training on Google TPUs - 著者：S. Kumar ら  MLSys Proceedings<ref>{{cite web|title=MLSys Proceedings|url=https://proceedings.mlsys.org/paper_files/paper/2021/file/c0d16b623be8b439d9c075eb5a97efd1-Paper.pdf|publisher=MLSys Proceedings|access-date=2025-11-26}}</ref> - 内容：TPU v3 マルチポッド（複数チップ）上で大規模モデルを学習する際に、XLA の SPMD パーティショナーを使ってモデルを自動で分割（Partition）し、スケールさせている。  MLSys Proceedings<ref>{{cite web|title=MLSys Proceedings|url=https://proceedings.mlsys.org/paper_files/paper/2021/file/c0d16b623be8b439d9c075eb5a97efd1-Paper.pdf|publisher=MLSys Proceedings|access-date=2025-11-26}}</ref> - 要点：SPMD パーティショナーによって、通信（All-Reduce や Halo Exchange など）を意識した最適化を実際に行っている。
# Design of TensorFlow XLA Sharding System（技術ブログ） - サイト：MyLab ブログ  NekoDaemon's Blog<ref>{{cite web|title=NekoDaemon's Blog|url=https://blog.mylab.cc/2021/08/04/Design-of-TensorFlow-XLA-Sharding-System/|publisher=NekoDaemon's Blog|date=2021-08-04|access-date=2025-11-26}}</ref> - 内容：XLA の SPMD パーティショナーが「どのように演算（オペレーター）を分割（シャーディング）し、必要な通信プリミティブ（collectives）を HLO レベルで挿入するか」を具体的に説明している。  NekoDaemon's Blog<ref>{{cite web|title=NekoDaemon's Blog|url=https://blog.mylab.cc/2021/08/04/Design-of-TensorFlow-XLA-Sharding-System/|publisher=NekoDaemon's Blog|date=2021-08-04|access-date=2025-11-26}}</ref> - 要点：spmd_partitioner というコンポーネント名で、cross-partition 全域通信（all-reduce、all-to-all など）を作るロジックがある。実際のコード（テスト）にもそれが反映されている。  NekoDaemon's Blog<ref>{{cite web|title=NekoDaemon's Blog|url=https://blog.mylab.cc/2021/08/04/Design-of-TensorFlow-XLA-Sharding-System/|publisher=NekoDaemon's Blog|date=2021-08-04|access-date=2025-11-26}}</ref>
# XLA ソースコード（SPMD Partitioner） - リポジトリ：tensorflow/compiler/xla/service/spmd/spmd_partitioner.h  android.googlesource.com<ref>{{cite web|title=android.googlesource.com|url=https://android.googlesource.com/platform/external/tensorflow/%2B/f2a058296dd/tensorflow/compiler/xla/service/spmd/spmd_partitioner.h|publisher=android.googlesource.com|access-date=2025-11-26}}</ref> - 内容：SPMD パーティショナー内部の実装。SPMDCollectiveOpsCreator によって、クロスパーティションの All-Reduce、AllToAll、CollectivePermute、AllGather などを生成する関数が定義されている。  android.googlesource.com<ref>{{cite web|title=android.googlesource.com|url=https://android.googlesource.com/platform/external/tensorflow/%2B/f2a058296dd/tensorflow/compiler/xla/service/spmd/spmd_partitioner.h|publisher=android.googlesource.com|access-date=2025-11-26}}</ref> - 要点：XLA 自体に「分割して通信プリミティブを挿入するメカニズム」が組み込まれている。
# Shardy（OpenXLA プロジェクト） - ドキュメント：OpenXLA の Shardy プロジェクト  OpenXLA Project<ref>{{cite web|title=OpenXLA Project|url=https://openxla.org/shardy/overview|publisher=OpenXLA Project|access-date=2025-11-26}}</ref> - 内容：Shardy は XLA の SPMD パーティショナーを使っており、シャーディング伝播（sharding propagation）と通信演算 (collectives) を自動挿入するコンパイラ部分の設計が解説されている。  OpenXLA Project<ref>{{cite web|title=OpenXLA Project|url=https://openxla.org/shardy/overview|publisher=OpenXLA Project|access-date=2025-11-26}}</ref> - 要点：Shardy の設計にも、「プログラムを SPMD に変換し、collective やデータ移動を統合する」仕組みがある。
# Memory-efficient array redistribution through portable collective communication - 論文：Norman A. Rink, Adam Paszke ら  arXiv<ref>{{cite web|title=arXiv|url=https://arxiv.org/abs/2112.01075|publisher=arxiv.org|access-date=2025-11-26}}</ref> - 内容：XLA の SPMD パーティショナーで使われる再分散（resharding）について、collective 通信 (MPI スタイル) を使って効率よくテンソルを再配置 (redistribute) するアルゴリズムを議論している。 - 要点：再分割 (reshard) の場面でも XLA が通信 (AllToAll, AllGather など) を使って最適化をしており、単なる演算融合だけでなく通信挿入 / 最適化が明示されている。

===== 考察 =====
* 上記の論文・資料を総合すると、XLA の SPMD パーティショナー (SPMD Partitioner) が通信プリミティブ（AllReduce, AllGather, AllToAll, Permute など）を HLO レベルで自動挿入する仕組みを持っていることが明白です。
* また、GShard や TPUs の大規模学習でこれを実際に使っており、「計算グラフを分割 → 通信パターンを構築 → 各デバイスで実行」という流れが実運用で機能しています。
* ただし、「重複実行 (overlap) を XLA が常に最適化して通信と計算を完全に重ねる (overlap) する」ことが保証されている、という意味での包括的な公開論文は限定的です。具体的なスケジューリング (いつ通信を始めて、計算とどう並行させるか) の最適化は、XLA コンパイラ部分とランタイム (たとえば PJRT や TPU ランタイム) の協調に依存する部分があります。

もしよければ、最近 (2023–2025 年) の XLA / TPU /分散学習コンパイラ最適化 (通信スケジューリング含む) の論文まとめを出せます（日本語でも対応可能）。やりましょうか？