Jaxin käyttäminen Pytorchin yli Matrix -kertolaskuihin tarjoaa useita etuja:
1. Nopeus ja suorituskyky: JAX on usein nopeampi kuin Pytorch matriisin kertolaskuille, varsinkin kun käytetään JUST-in-Time (JIT) -kokoonpanoa. Tämän kokoelman avulla JAX voi optimoida koodin XLA-optimoiduiksi suoritettaviksi, jotka voivat parantaa merkittävästi suoritusnopeutta [1] [2].
2. Joustavuus ja yksinkertaisuus: Jax tarjoaa yksinkertaisemman ja joustavamman kehyksen korkean suorituskyvyn koneoppimiskoodin luomiseksi. Se integroituu hyvin Numpyn ja Scipyn kanssa, mikä helpottaa olemassa olevien kirjastojen ja työnkulkujen hyödyntämistä [1] [6].
3. Automaattinen erottelu: Jax yhdistää Autogradin XLA: n kanssa, joka tarjoaa tehokkaita automaattisia erottelutyökaluja. Tämä on ratkaisevan tärkeää syvän oppimisen sovelluksissa, joissa gradientin laskenta on välttämätöntä [3] [5].
4. Kiihdytintuki: Jax voi automaattisesti hyödyntää kiihdyttimiä, kuten GPU: ta ja TPU: ta, ilman että koodin muutoksia. Tämä johtaa huomattaviin nopeuden parannuksiin verrattuna pelkästään suorittimissa [3] [5].
5. Rinnakkaisuus ja vektorisointi: JAX tarjoaa toimintoja, kuten `vmap` ja` pMAP`, jotka mahdollistavat toiminnan tehokkaan rinnakkaisuuden ja vektorisoinnin. Tämä voi olla erityisen hyödyllistä suurten laskelmien suhteen [3] [5].
Pytorchia voidaan silti olla parempana tietyissä skenaarioissa, kuten käytettäessä korkean tason hermostoverkkokerroksia, kuten `torch.nn.linnear`, missä se voi saavuttaa nopeammat suoritustajat GPU: lla [2].
Viittaukset:[1] https://www.digitalocean.com/community/tutorials/pytorch-vs-jax
[2] https://www.exxactcorp.com/blog/deep-learning/accelerated-automatic-differencation-with-jax-how-does-it-stack-up-against-autograd-tensorflow-and-pytorch
[3] https://www.tensorops.ai/post/should-i-switch-from-numpy-to-jax-1
.
.
[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
.