يعد كل من Jax و TensorFlow مكتبات قوية تستخدم لعمليات المصفوفة على نطاق واسع ، لكنهما يتعاملان مع هذه العمليات بشكل مختلف ، مما يؤدي إلى خصائص أداء مميزة.
جاكس
Jax مهارة بشكل خاص في التعامل مع عمليات المصفوفة واسعة النطاق بسبب قدراتها المتجانسة وتجميع فقط في الوقت المناسب (JIT). تتيح وظيفة "VMAP` في JAX معالجة الدُفعات الفعالة من خلال تطبيق العمليات عبر مجموعات من البيانات في وقت واحد ، وهو أمر مفيد لمضاعفات المصفوفة وغيرها من التحولات الحكيمة [1]. يتيح هذا التقييم ، إلى جانب مجموعة JIT ، JAX استغلال تسريع الأجهزة مثل وحدات معالجة الرسومات و TPUs ، مما يؤدي إلى تحسينات كبيرة في الأداء [1] [2].
يعزز تصميم Jax XLA (الجبر الخطي المتسارع) للتجميع ، والذي يتطلب أشكالًا ثابتة ولكنه يوفر رمز الجهاز المحسن للغاية [4]. هذا يجعل Jax منافسة بشكل خاص في السيناريوهات التي تنطوي على مضاعفات المصفوفة ، وغالبًا ما تتفوق على الأداء المتوسل في مثل هذه المهام [2].
TensorFlow
من ناحية أخرى ، يوفر TensorFlow مجموعة واسعة من الوظائف ويتم تبنيه على نطاق واسع في مجتمع التعلم الآلي. بينما يدعم عمليات المصفوفة على نطاق واسع ، يمكن أن يختلف أدائها اعتمادًا على التنفيذ والأجهزة المحددة. تكمن قوة TensorFlow في دعمها الواسع لواجهة برمجة تطبيقات الشبكة العصبية عالية المستوى ، والتي يمكن أن تؤدي إلى أوقات تنفيذ أسرع عند استخدام واجهات برمجة التطبيقات هذه ، وخاصة على وحدات معالجة الرسومات [2].
ومع ذلك ، عند تقييد عمليات الضرب المصفوفة ، يميل TensorFlow إلى أن يكون أبطأ من Jax ، خاصة عند استخدام واجهات برمجة التطبيقات ذات المستوى الأدنى مثل `matmul` [2]. يمكن تحسين أداء TensorFlow من خلال استخدام طبقات الشبكة العصبية العليا ، ولكن قد لا يكون هذا دائمًا قابلاً للتطبيق على عمليات المصفوفة الخالصة.
ملخص المقارنة
- الأداء في مضاعفة المصفوفة: يتفوق Jax عمومًا على TensorFlow في مهام تكاثر المصفوفة ، خاصة عند الاستفادة من تجميع JIT وتجميعه [2].
- توفير إمكانيات Vectorization و JIT: توفر إمكانات Jax's `VMap` و JIT أداءً كبيرًا في الأداء لعمليات الدُفعات ، وهي ميزة رئيسية على Tensorflow لمهام معينة [1] [2].
- استخدام الأجهزة: يمكن لكلا المكتبات استخدام وحدات معالجة الرسومات و TPUs ، ولكن تصميم Jax محسن بشكل خاص لهذه المعجلات ، وخاصة في عمليات المصفوفة [1] [5].
- حالات الاستخدام العام: يوفر TensorFlow مجموعة أوسع من الوظائف وأكثر تنوعًا لنماذج الشبكة العصبية المعقدة ، بينما يتفوق Jax في مهام محددة مثل عامل المصفوفة ومعالجة الدُفعات [5] [8].
[1] https://apxml.com/courses/getting-started-with-jax/chapter-4-vectorization-with-jax/batch-processing
[2] https://www.exxactcorp.com/blog/deep-learning/accelerated-automatic-differentiation-with-jax-how-does-it-stack-acainst-autograd-tensorflow-and-pytorch
[3] https://github.com/google/jax/discussions/19677
[4] https://stackoverflow.com/questions/66711706/jax-jit-and-dynamic-gless-a-regression-from-tensorflow
[5] https://arxiv.org/abs/2112.02194
[6] https://github.com/google/jax/blob/main/jax/experimental/jax2tf/readme.md
[7] https://docs.jax.dev/en/latest/pallas/tpu/matmul.html
[8]