يدعم كل من Jax و TensorFlow TPUs ، لكنهما يقتربان من هذا الدعم بشكل مختلف:
دعم Jax لـ TPUS
- التوافق: تم تصميم Jax للعمل بسلاسة مع TPUs ، والاستفادة من برنامج التحويل البرمجي XLA للتحسينات. يتطلب الأمر TPU VMs للإصدارات 0.4 وأحدث ، والتي لا تتوفر حاليًا في بيئات مثل Google Colab [3] [5].
- التكامل: يتكامل Jax بشكل جيد مع المكتبات الأخرى المبنية فوقها ، مثل الكتان ، مما يتيح الاستخدام الفعال لـ TPUs في التدريب على الشبكة العصبية وغيرها من الحسابات [2] [4].
- الأداء: تتيح تحويلات الوظائف القابلة للتكوين من JAX وتحسينات XLA الحسابات عالية الأداء على TPUs. ومع ذلك ، قد يتطلب المزيد من التكوين اليدوي مقارنة مع TensorFlow [6] [8].
دعم TensorFlow لـ TPUS
- التوافق: يدعم TensorFlow مجموعة واسعة من الأجهزة ، بما في ذلك TPUs ، ويتكامل بشكل جيد مع العديد من المكتبات مثل Keras و TensorFlow احتمال [2].
- التكامل: يوفر TensorFlow واجهة أكثر رسوخًا وسهلة الاستخدام للعمل مع TPUs ، باستخدام "tpuclusterresolver` لإعداد وإدارة [2].
- الأداء: يستخدم TensorFlow أيضًا XLA لتحسين TPU ، ولكن يمكن أن يختلف أدائه عن JAX بسبب الاختلافات في كيفية ترجمة العمليات إلى XLA [8].
باختصار ، على الرغم من أن كلا من الأطر يدعمان TPUs ، فإن Jax يوفر نهجًا أكثر خفيفة الوزن ومرنة مع تكامله مع XLA ، ولكنه يتطلب بيئات محددة مثل TPU VMs. يوفر TensorFlow واجهة أكثر شمولاً وسهلة الاستخدام لاستخدام TPU ، مما يجعلها مناسبة لمجموعة واسعة من التطبيقات.
الاستشهادات:[1] https://cloud.google.com/tpu/docs/run-calculation-jax
[2] https://kambale.dev/tensorflow-v-flax
[3] https://stackoverflow.com/questions/75729100/cannot-setup-tpu-in-----
[4] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-mpu-in-ai-a-a-a-commrenment-guide-to--their-droles-and-ipact-on-itificial-intelligence
[5] https://cloud.google.com/tpu/docs/troubleshooting/trouble-jax
[6]
[7]
[8] https://github.com/google/jax/issues/4488
[9] https://github.com/google/jax/discussions/13595