JAX, tasarımı ve optimizasyon özellikleri nedeniyle belirli kullanım durumlarında TPU'larda tensorflow'dan daha iyi performans gösterebilir. İşte Jax'ın bir kenara sahip olabileceği bazı senaryolar:
1. Fonksiyonel Programlama Stili: JAX, özellikle tam zamanında (JIT) derlemesi ve XLA derleyicisi ile birleştirildiğinde, daha verimli kod oluşturma ve yürütmeye yol açabilecek fonksiyonel bir programlama stili ile tasarlanmıştır. Bu, fonksiyonel programlama paradigmalarına uygun olan belirli hesaplama türleri için daha iyi performansa neden olabilir [3] [5].
2. Otomatik farklılaşma ve Hessians: JAX, üst düzey optimizasyon teknikleri için çok önemli olan Hessians'ın verimli hesaplanmasını sağlar. Bu yetenek, bu tür optimizasyonların gerekli olduğu derin öğrenme araştırmalarında özellikle faydalı olabilir [7].
3. Çekirdek füzyonu ve tüm program optimizasyonları: JAX, çekirdek füzyonu ve diğer tüm program optimizasyonlarını gerçekleştirmek için XLA derleyicisini kullanır. Bu, bellek işlemlerini azaltarak ve kod verimliliğini artırarak daha hızlı yürütmeye yol açabilir [5] [7].
4. TPU'ya özgü optimizasyonlar: Hem tensorflow hem de JAX TPU'ları desteklerken, Jax'ın yüksek performanslı sayısal hesaplamaya odaklanması ve TPU'lar da dahil olmak üzere farklı donanım platformlarında sorunsuz bir şekilde çalışabilme yeteneği, belirli TPU tabanlı projeler için daha iyi bir seçim haline getirebilir. özellikle hızlı deney ve prototipleme gerektirenler [2] [5].
Bununla birlikte, tensorflow, özellikle birçok senaryoda kullanımını destekleyebilecek, özellikle endüstri uygulamalarında daha olgun ve yaygın olarak desteklenmektedir [3]. Nihayetinde, JAX ve Tensorflow arasındaki TPU'lar üzerindeki seçim, projenin belirli gereksinimlerine ve kısıtlamalarına bağlıdır.
Alıntılar:[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
[3] https://www.Educative.io/answers/what-is-the-ifference-beton-jax-and-tensorflow
[4] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-a-a-a-confremplience-guide-to-their-roles ve-tomactive-telligence- Intelligence
[5] https://blog.ml6.eu/need-for-jax-1d203d434718
[6] https://github.com/google/jax/issues/4488
[7] https://www.assemblyai.com/blog/why-tousould-or-shouldnt-be-using-jax-in-2023/
[8] https://github.com/google/jax/blob/main/jax/experimental/jax2tf/readme.md
[9] https://softwaremill.com/ml-engineer-comparison-of-pytorch-tensorflow-jax-and-flax/