Gan JAX, gan TensorFlow ir jaudīgas bibliotēkas, ko izmanto liela mēroga matricas operācijām, taču tās šajās operācijās rīkojas atšķirīgi, izraisot atšķirīgas veiktspējas īpašības.
Jax
Jax ir īpaši lietpratīgs, rīkojoties ar liela mēroga matricas operācijām, pateicoties tā vektorizācijas iespējām un tieši laikā (JIT) kompilācijai. Funkcija `VMAP` JAX ļauj efektīvi apstrādāt partijas, vienlaikus izmantojot operācijas visās datu partijās, kas ir labvēlīga matricas reizinājumiem un citām elementu gūtām pārvērtībām [1]. Šī vektorizācija apvienojumā ar JIT kompilāciju ļauj JAX izmantot aparatūras paātrinājumus, piemēram, GPU un TPU, kā rezultātā tiek uzlaboti veiktspēja [1] [2].
Jax dizains piesaista XLA (paātrināta lineārā algebra) kompilācijai, kurai ir vajadzīgas statiskas formas, bet nodrošina ļoti optimizētu mašīnas kodu [4]. Tas padara JAX īpaši konkurētspējīgu scenārijos, kas saistīti ar matricas reizināšanu, bieži pārspējot Tensorflow šādos uzdevumos [2].
TensorFlow
Tensorflow, no otras puses, piedāvā plašāku funkciju klāstu un tiek plaši pieņemta mašīnmācīšanās kopienā. Lai arī tas atbalsta liela mēroga matricas operācijas, tā veiktspēja var mainīties atkarībā no īpašās ieviešanas un aparatūras. Tensorflow stiprums ir plašais atbalsts augsta līmeņa neironu tīkla API, kas var izraisīt ātrāku izpildes laiku, lietojot šos API, īpaši GPU [2].
Tomēr, ierobežojot matricas reizināšanas operācijas, Tensorflow mēdz būt lēnāka nekā Jax, it īpaši, ja tiek izmantoti zemāka līmeņa API, piemēram, `matmul` [2]. Tensorflow veiktspēju var uzlabot, izmantojot tā augstākā līmeņa neironu tīkla slāņus, taču tas ne vienmēr var būt piemērojams tīras matricas operācijām.
salīdzināšanas kopsavilkums
- Veiktspēja matricas reizināšanā: Jax parasti pārspēj Tensorflow matricas reizināšanas uzdevumos, it īpaši, ja tiek izmantota JIT kompilācija un vektorizēšana [2].
- vektorizācija un JIT: Jax's `VMAP` un JIT iespējas nodrošina ievērojamu pastiprinājumu partijas operācijām, kas ir galvenā priekšrocība salīdzinājumā ar Tensorflow dažiem uzdevumiem [1] [2].
- Aparatūras izmantošana: abas bibliotēkas var izmantot GPU un TPU, bet Jax dizains ir īpaši optimizēts šiem paātrinātājiem, īpaši matricas operācijās [1] [5].
- Vispārīgi lietošanas gadījumi: TensorFlow piedāvā plašāku funkciju kopumu un ir daudzpusīgāks sarežģītiem neironu tīkla modeļiem, savukārt JAX izceļas ar īpašiem uzdevumiem, piemēram, matricas faktorizāciju un partijas apstrādi [5] [8].
[1.]
[2] https://www.exxacactcorp.com/blog/deep-learning/accelerated-automatic-differenciation-with-jax-how-does-stack-up-against-utograd-tensorflow-and-pytorch
[3] https://github.com/google/jax/discussions/19677
[4] https://stackoverflow.com/questions/66711706/jax-jit-and-dynamic-mapes-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] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/1b08qv6/d_is_it_worth_switching_to_jax_from/