Kaip Jax palaiko TPU, palyginti su „TensorFlow“

Jax palaikymas TPU

- Suderinamumas: „Jax“ yra skirtas sklandžiai veikti su TPU, pasinaudojant XLA kompiliatoriumi optimizavimui. Tam reikia TPU VM, skirtų 0,4 versijoms ir naujesnėms versijoms, kurių šiuo metu nėra tokiose aplinkose kaip „Google Colab“ [3] [5].
- Integracija: JAX gerai integruoja su kitomis bibliotekomis, pastatytomis ant jos viršaus, pavyzdžiui, linų, leidžiančių efektyviai naudoti TPU neuroninio tinklo mokyme ir kituose skaičiavimuose [2] [4].
- Našumas: „Jax“ kompozicijos funkcijų transformacijos ir XLA optimizavimas įgalina didelio našumo skaičiavimus TPU. Tačiau tam gali prireikti daugiau rankinės konfigūracijos, palyginti su „Tensorflow“ [6] [8].

„Tensorflow“ palaikymas TPU

- Suderinamumas: „TensorFlow“ palaiko platų aparatūros, įskaitant TPU, asortimentą, ir gerai integruoja su įvairiomis bibliotekomis, tokiomis kaip „Keras“ ir „TensorFlow“ tikimybė [2].
- Integracija: „TensorFlow“ suteikia labiau nusistovėjusią ir patogesnę sąsają dirbant su TPU, naudojant „TPuclusterResolver“ sąrankai ir valdymui [2].
- Našumas: „TensorFlow“ taip pat naudoja XLA TPU optimizavimui, tačiau jo našumas gali skirtis nuo JAX dėl skirtumų, kaip jie verčia operacijas į XLA [8].

Apibendrinant galima pasakyti, kad nors abi sistemos palaiko TPU, „Jax“ siūlo lengvesnį ir lanksčiau požiūrį į jo integraciją su XLA, tačiau reikalauja konkrečios aplinkos, tokios kaip TPU VM. „TensorFlow“ suteikia išsamesnę ir patogesnę sąsają TPU naudojimui, todėl ji yra tinkama platesniam programų spektrui.