Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Kuidas saab JAX suuremahuliste maatriksitoiminguid võrreldes tensorflowga võrreldes


Kuidas saab JAX suuremahuliste maatriksitoiminguid võrreldes tensorflowga võrreldes


Jax ja Tensorflow on mõlemad võimsad raamatukogud, mida kasutatakse suuremahuliste maatriksioperatsioonide jaoks, kuid need käsitlevad neid toiminguid erinevalt, põhjustades erinevaid jõudluse omadusi.

Jax

Jax on eriti osav suuremahuliste maatriksioperatsioonide käitlemisel tänu oma vektoriseerimisvõimalustele ja Juy-in-Time (JIT) kompileerimisele. JAX-i funktsioon `vmap` võimaldab tõhusat partii töötlemist, rakendades toiminguid samaaegselt andmepartiide vahel, mis on kasulik maatriksi korrutamiseks ja muudeks elementide jaoks mõeldud teisenduste jaoks [1]. See vektoriseerimine koos JIT -i kompileerimisega võimaldab JAX -il kasutada riistvara kiirendusi nagu GPU -d ja TPU -d, mille tulemuseks on olulised jõudluse paranemised [1] [2].

Jaxi disain kasutab XLA (kiirendatud lineaarset algebrat) kompileerimise jaoks, mis nõuab staatilisi kujundeid, kuid pakub kõrgelt optimeeritud masinkoodi [4]. See muudab Jaxi eriti konkurentsivõimeliseks stsenaariumide korral, mis hõlmavad maatriksi korrutamist, edestades sageli sellistes ülesannetes tensorflow [2].

Tensorflow

Tenorflow seevastu pakub laiemat funktsionaalsuse valikut ja on masinõppe kogukonnas laialdaselt kasutusele võetud. Ehkki see toetab suuremahulisi maatriksitoiminguid, võib selle jõudlus sõltuvalt konkreetsest rakendusest ja riistvarast erineda. Tensorflowi tugevus seisneb selle ulatusliku toetamises kõrgetasemeliste närvivõrgu API-de jaoks, mis võib nende API-de kasutamisel viia kiirema täitmisaega, eriti GPU-de puhul [2].

Kuid kui see piirdub maatriksi korrutamise toimingutega, kipub tensorflow olema aeglasem kui JAX, eriti kui kasutada madalama astme API-sid nagu `Matmul` [2]. Tensorflow jõudlust saab täiustada, kasutades selle kõrgema taseme närvivõrgu kihte, kuid see ei pruugi alati olla rakendatav puhta maatriksi toimingute puhul.

Võrdluse kokkuvõte

- jõudlus maatriksi korrutamisel: Jax edestab maatriksi korrutusülesannetes üldiselt tensorflow, eriti JIT kompileerimise ja vektoriseerimise võimendamisel [2].
- Vektoriseerimine ja JIT: Jaxi `VMAP ja JIT -i võimalused annavad partiide toimingute jaoks märkimisväärset jõudlust, mis on teatud ülesannete tensorflow suhtes oluline eelis [1] [2].
- Riistvara kasutamine: Mõlemad teegid saavad kasutada GPU -sid ja TPU -sid, kuid Jaxi disain on nende kiirendite jaoks eriti optimeeritud, eriti maatriksi toimingute korral [1] [5].
- Üldised kasutusjuhtumid: Tensorflow pakub laiemat funktsionaalsuse komplekti ja on keerukate närvivõrgu mudelite jaoks mitmekülgsem, samas kui Jax paistab silma konkreetsetes ülesannetes nagu maatriksi faktoriseerimine ja partiide töötlemine [5] [8].

Tsitaadid:
]
]
[3] https://github.com/google/jax/dicusions/19677
]
[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
]