Brug af JAX over Pytorch til matrixmultiplikationer giver flere fordele:
1. Hastighed og ydeevne: JAX er ofte hurtigere end pytorch til matrixmultiplikationer, især når du bruger Just-in-Time (JIT) -kompilering. Denne samling giver JAX mulighed for at optimere kode til XLA-optimerede eksekverbare filer, hvilket kan forbedre udførelseshastigheden markant [1] [2].
2. Fleksibilitet og enkelhed: JAX giver en enklere og mere fleksibel ramme for at skabe højtydende maskinindlæringskode. Det integreres godt med Numpy og Scipy, hvilket gør det lettere at udnytte eksisterende biblioteker og arbejdsgange [1] [6].
3. Automatisk differentiering: JAX kombinerer Autograd med XLA og tilbyder kraftfulde automatiske differentieringsværktøjer. Dette er afgørende for dyb læringsapplikationer, hvor gradientberegning er vigtig [3] [5].
4. Acceleratorstøtte: JAX kan automatisk udnytte acceleratorer som GPU'er og TPU'er uden at kræve ændringer i koden. Dette fører til betydelige hastighedsforbedringer sammenlignet med at køre på CPU'er alene [3] [5].
5. Parallelisering og vektorisering: JAX leverer funktioner som `VMAP 'og` PMAP`, som muliggør effektiv parallelisering og vektorisering af operationer. Dette kan være særligt nyttigt til store beregninger [3] [5].
Imidlertid kan Pytorch stadig foretrækkes i visse scenarier, såsom når man bruger neurale netværkslag på højt niveau som `Torch.nn.Linear`, hvor det kan opnå hurtigere udførelsestider på GPU'er [2].
Citater:[1] https://www.digitalocean.com/community/tutorials/pytorch-vs-jax
)
[3] https://www.tensorops.ai/post/should-i-witch-from-tumpy-to-jax-1
[4] https://dzone.com/articles/accelerated-automatic-differentiation-with-jax-how
)
[6] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/1b08qv6/d_is_it_worth_switching_to_jax_from/
[7] https://docs.jax.dev/en/latest/pallas/tpu/matmul.html
[8] https://stackoverflow.com/questions/75020544/is-vmap-efficient-as-compared-to-batched-ops