Jax ja Tensorflow toetavad mõlemad TPU -sid, kuid nad lähenevad sellele toetusele erinevalt:
Jaxi tugi TPU -le
- Ühilduvus: JAX on loodud TPU -dega sujuvalt töötama, kasutades optimeerimiseks XLA kompilaatorit. See nõuab versioonide 0,4 ja uuema versiooni TPU VMS -i, mis pole praegu sellistes keskkondades nagu Google Colab [3] [5].
- Integreerimine: JAX integreerib hästi teiste sellele üles ehitatud raamatukogudega, näiteks lina, mis võimaldab TPU -de tõhusat kasutamist närvivõrgu koolitusel ja muudel arvutustel [2] [4].
- jõudlus: JAXi komposteeritavate funktsioonide teisendused ja XLA optimeerimised võimaldavad TPU-del suure jõudlusega arvutusi. Kuid see võib vajada rohkem käsitsi konfigureerimist võrreldes tensorflow [6] [8].
Tensorflow tugi TPU -dele
- Ühilduvus: Tensorflow toetab mitmesuguseid riistvara, sealhulgas TPU -sid, ja integreerub hästi erinevate raamatukogudega nagu kerad ja tensorflow tõenäosus [2].
- Integreerimine: Tensorflow pakub TPU-dega töötamiseks väljakujunenud ja kasutajasõbralikumat liidest, kasutades seadistamiseks ja haldamiseks "TPUCLUSTERSOLVER" [2].
- jõudlus: Tensorflow kasutab XLA -d ka TPU optimeerimiseks, kuid selle jõudlus võib JAX -ist erineda erinevuste tõttu, kuidas need toiminguid XLA -le tõlgivad [8].
Kokkuvõtlikult, kuigi mõlemad raamistikud toetavad TPU -sid, pakub JAX XLA -ga integreerimisega kergemat ja paindlikumat lähenemist, kuid nõuab konkreetseid keskkondi nagu TPU VMS. Tensorflow pakub TPU kasutamiseks põhjalikumat ja kasutajasõbralikumat liidest, muutes selle sobivaks laiemaks rakenduste jaoks.
Tsitaadid:[1] https://cloud.google.com/tpu/docs/run-calculation-jax
[2] https://kambale.dev/tensorflow-v-flax
]
]
[5] https://cloud.google.com/tpu/docs/troublešotsing/trouble-jax
]
]
[8] https://github.com/google/jax/issues/4488
[9] https://github.com/google/jax/dicusions/13595