JAX는 Tensorflow에 비해 TPU를 어떻게 지원합니까?

jax tpus에 대한 지원

- 호환성 : JAX는 TPU와 완벽하게 작동하여 최적화를 위해 XLA 컴파일러를 활용하도록 설계되었습니다. Google Colab [3] [5]와 같은 환경에서는 현재 사용할 수없는 버전 0.4 및 최신 버전 용 TPU VM이 필요합니다.
- 통합 : Jax는 아마와 같은 다른 라이브러리와 예를 들어, 신경망 훈련 및 기타 계산에서 TPU를 효율적으로 사용할 수있게합니다 [2] [4].
- 성능 : JAX의 Composable 기능 변환 및 XLA 최적화는 TPU에서 고성능 계산을 가능하게합니다. 그러나 텐서 플로에 비해 더 많은 수동 구성이 필요할 수 있습니다 [6] [8].

TPU에 대한 텐서 플로우 지원

- 호환성 : Tensorflow는 TPU를 포함한 광범위한 하드웨어를 지원하며 Keras 및 Tensorflow 확률과 같은 다양한 라이브러리와 잘 통합됩니다 [2].
- 통합 : TensorFlow는 설정 및 관리를 위해`tpuclusterresolver`를 사용하여 TPU 작업을위한보다 확립되고 사용자 친화적 인 인터페이스를 제공합니다 [2].
- 성능 : TensorFlow는 또한 TPU 최적화에 XLA를 사용하지만 작업을 XLA로 변환하는 방법의 차이로 인해 성능이 JAX와 다를 수 있습니다 [8].

요약하면 두 프레임 워크 모두 TPU를 지원하는 반면 JAX는 XLA와의 통합으로보다 가볍고 유연한 접근 방식을 제공하지만 TPU VMS와 같은 특정 환경이 필요합니다. TensorFlow는 TPU 사용을위한보다 포괄적이고 사용자 친화적 인 인터페이스를 제공하므로 광범위한 애플리케이션에 적합합니다.