Kuinka Jax tukee TPU: ta verrattuna tensorflowiin

Jax -tuki TPU: lle

- Yhteensopivuus: Jax on suunniteltu toimimaan saumattomasti TPU: lla hyödyntämällä XLA -kääntäjää optimointia varten. Se vaatii TPU -VM: ää versioille 0.4 ja uudemmille, joita ei tällä hetkellä ole saatavana ympäristöissä, kuten Google Colab [3] [5].
- Integraatio: Jax integroituu hyvin muihin sen päälle rakennettuihin kirjastoihin, kuten pellava, mikä mahdollistaa TPU: n tehokkaan käytön hermostoverkkokoulutuksessa ja muissa laskelmissa [2] [4].
- Suorituskyky: JAX: n kompositiiviset funktion muunnokset ja XLA-optimoinnit mahdollistavat TPU: n korkean suorituskyvyn laskelmat. Se voi kuitenkin vaatia enemmän manuaalista kokoonpanoa verrattuna TensorFlowiin [6] [8].

Tensorflow -tuki TPU: lle

- Yhteensopivuus: TensorFlow tukee laajaa laitteistoa, mukaan lukien TPU: t, ja integroi hyvin erilaisten kirjastojen, kuten keras ja Tensorflow -todennäköisyys [2].
- Integrointi: TensorFlow tarjoaa vakiintuneemman ja käyttäjäystävällisemmän käyttöliittymän TPU: n kanssa työskentelemiseen käyttämällä `` tpuclusterResolver 'asennus- ja hallintaa varten [2].
- Suorituskyky: TensorFlow käyttää myös XLA: ta TPU -optimointiin, mutta sen suorituskyky voi poiketa JAX: stä johtuen eroista, kuinka ne kääntävät toiminnot XLA: ksi [8].

Yhteenvetona voidaan todeta, että vaikka molemmat kehykset tukevat TPU: ta, Jax tarjoaa kevyemmän ja joustavamman lähestymistavan integroinnillaan XLA: iin, mutta vaatii erityisiä ympäristöjä, kuten TPU VM: t. TensorFlow tarjoaa kattavamman ja käyttäjäystävällisemmän käyttöliittymän TPU-käyttöä varten, mikä tekee siitä sopivan laajempaan sovellukseen.