매트릭스 곱하기에 pytorch를 사용하여 Jax를 사용하면 몇 가지 장점이 있습니다.
1. 속도 및 성능 : JAX는 종종 매트릭스 곱셈을위한 Pytorch보다 빠릅니다. 이 컴파일을 통해 JAX는 XLA에서 최적화 된 실행 파일로 코드를 최적화하여 실행 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다 [1] [2].
2. 유연성과 단순성 : JAX는 고성능 머신 러닝 코드를 작성하기위한보다 간단하고 유연한 프레임 워크를 제공합니다. Numpy 및 Scipy와 잘 통합되어 기존 라이브러리와 워크 플로를 더 쉽게 활용할 수 있습니다 [1] [6].
3. 자동 차별화 : JAX는 AutoGrad와 XLA를 결합하여 강력한 자동 차별화 도구를 제공합니다. 이것은 기울기 계산이 필수적인 딥 러닝 애플리케이션에 중요합니다 [3] [5].
4. 가속기 지원 : JAX는 코드를 변경할 필요없이 GPU 및 TPU와 같은 가속기를 자동으로 활용할 수 있습니다. 이로 인해 CPU만으로 실행되는 것과 비교하여 상당한 속도가 향상됩니다 [3] [5].
5. 병렬화 및 벡터화 : Jax는`vmap` 및`pmap`과 같은 기능을 제공하여 작동의 효율적인 병렬화 및 벡터화를 허용합니다. 이것은 대규모 계산에 특히 유용 할 수 있습니다 [3] [5].
그러나 Pytorch는`Torch.nn.linear`와 같은 고급 신경 네트워크 계층을 사용할 때와 같은 특정 시나리오에서 여전히 선호 될 수 있으며, 여기서 GPU에서 더 빠른 실행 시간을 달성 할 수 있습니다 [2].
인용 :[1] https://www.digitalocean.com/community/tutorials/pytorch-vs-jax
[2] https://www.exxactcorp.com/blog/deep-learning/accelerated-automatic-differentiation-with-jax-how-does-stack-against-autograd-tensorflow and-pytorch
[3] https://www.tensorops.ai/post/should-i-switch-from-numpy-to-jax-1
[4] https://dzone.com/articles/accelerated-automatic-differentiation-with-jax-how
[5] https://www.assemblyai.com/blog/why-should- 또는 should-be-using-jax-in-2023/
[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-comeed-tobatched-ops