Jax voi ylittää TPUS: n tensorflow tietyissä käyttötapauksissa sen suunnittelu- ja optimointiominaisuuksien vuoksi. Tässä on joitain skenaarioita, joissa JAX: llä voi olla reuna:
1. Funktionaalinen ohjelmointityyli: JAX on suunniteltu toiminnallisella ohjelmointityylillä, mikä voi johtaa tehokkaampaan koodin luomiseen ja suoritukseen, etenkin kun se yhdistetään sen Just-in-Time (JIT) -kokoonpanoon ja XLA-kääntäjään. Tämä voi johtaa parempaan suorituskykyyn tietyntyyppisille laskelmille, jotka soveltuvat hyvin funktionaalisiin ohjelmointiparadigmoihin [3] [5].
2. Tämä kyky voi olla erityisen hyödyllinen syvän oppimisen tutkimuksessa, jossa tällaiset optimoinnit ovat välttämättömiä [7].
3. Ytimen fuusio ja kokonaisen ohjelman optimoinnit: JAX hyödyntää XLA-kääntäjää suorittamaan ytimen fuusio ja muut kokonaisohjelman optimoinnit. Tämä voi johtaa nopeampaan suorittamiseen vähentämällä muistitoimintoja ja parantamalla koodin tehokkuutta [5] [7].
4. etenkin ne, jotka vaativat nopeaa kokeilua ja prototyyppiä [2] [5].
Tensorflow on kuitenkin kypsempi ja tuetumpi, etenkin teollisuussovelluksissa, mikä saattaa silti suositella sen käyttöä monissa skenaarioissa [3]. Viime kädessä valinta JAX: n ja Tensorflow: n välillä TPU: lla riippuu projektin erityisvaatimuksista ja rajoituksista.
Viittaukset:[1] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/1b08qv6/d_is_it_worth_switching_to_jax_from/
[2] https://www.upwork.com/resources/google-jax
.
.
[5] https://blog.ml6.eu/need-for-speed-jax-1d203d434718
[6] https://github.com/google/jax/issues/4488
.
[8] https://github.com/google/jax/blob/main/jax/experimental/jax2tf/readme.md
[9.