Kako Jax podpira TPU v primerjavi s Tensorflowom

Jax podpora za TPU

- Združljivost: Jax je zasnovan tako, da brezhibno deluje s TPU -jem, pri čemer uporablja prevajalnik XLA za optimizacijo. Za različice 0,4 in novejše potrebuje TPU VMS, ki trenutno niso na voljo v okoljih, kot je Google Colab [3] [5].
- Integracija: Jax se dobro integrira z drugimi knjižnicami, zgrajenimi na njem, kot je lan, kar omogoča učinkovito uporabo TPU -jev pri usposabljanju nevronskih omrežij in drugih izračunih [2] [4].
- Zmogljivost: Jaxove kompozicijske funkcijske transformacije in optimizacije XLA omogočajo visoko zmogljive izračune na TPU. Vendar pa bo morda potrebna več ročne konfiguracije v primerjavi s tensorflow [6] [8].

Tensorflow Podpora za TPUS

- Združljivost: Tensorflow podpira široko paleto strojne opreme, vključno s TPU -jem, in se dobro integrira z različnimi knjižnicami, kot sta Keras in Tensorflow verjetnost [2].
- Integracija: Tensorflow ponuja bolj uveljavljen in uporabniku prijazen vmesnik za delo s TPU-jem z uporabo "tpuclusterresolver" za nastavitev in upravljanje [2].
- Zmogljivost: Tensorflow uporablja tudi XLA tudi za optimizacijo TPU, vendar se lahko njegova zmogljivost razlikuje od JAX zaradi razlik v tem, kako prevedejo operacije v XLA [8].

Če povzamemo, medtem ko oba okvira podpirata TPU, Jax ponuja lahek in prilagodljiv pristop z integracijo z XLA, vendar zahteva posebna okolja, kot so TPU VMS. Tensorflow ponuja bolj celovit in uporabniku prijazen vmesnik za uporabo TPU, zaradi česar je primeren za širši obseg aplikacij.