Menggunakan Jax over Pytorch for Matrix Multiplications menawarkan beberapa keunggulan:
1. Kecepatan dan kinerja: Jax sering lebih cepat dari Pytorch untuk multiplikasi matriks, terutama saat menggunakan kompilasi just-in-time (JIT). Kompilasi ini memungkinkan JAX untuk mengoptimalkan kode menjadi executable yang dioptimalkan XLA, yang secara signifikan dapat meningkatkan kecepatan eksekusi [1] [2].
2. Fleksibilitas dan kesederhanaan: JAX memberikan kerangka kerja yang lebih sederhana dan lebih fleksibel untuk membuat kode pembelajaran mesin berkinerja tinggi. Ini terintegrasi dengan baik dengan numpy dan scipy, membuatnya lebih mudah untuk memanfaatkan perpustakaan dan alur kerja yang ada [1] [6].
3. Diferensiasi Otomatis: JAX Menggabungkan Autograd dengan XLA, menawarkan alat diferensiasi otomatis yang kuat. Ini sangat penting untuk aplikasi pembelajaran mendalam di mana komputasi gradien sangat penting [3] [5].
4. Dukungan Accelerator: JAX dapat secara otomatis memanfaatkan akselerator seperti GPU dan TPU tanpa memerlukan perubahan pada kode. Ini mengarah pada peningkatan kecepatan yang substansial dibandingkan dengan berjalan pada CPU saja [3] [5].
5. Paralelisasi dan vektorisasi: JAX menyediakan fungsi seperti `vmap` dan` pmap`, yang memungkinkan paralelisasi yang efisien dan vektorisasi operasi. Ini bisa sangat berguna untuk perhitungan skala besar [3] [5].
Namun, Pytorch mungkin masih lebih disukai dalam skenario tertentu, seperti saat menggunakan lapisan jaringan saraf tingkat tinggi seperti `torch.nn.linear`, di mana ia dapat mencapai waktu eksekusi yang lebih cepat pada GPU [2].
Kutipan:[1] https://www.digitalocean.com/community/tutorials/pytorch-vs-jax
[2] https://www.exxactcorp.com/blog/deep-learning/accelerated-automatic-diferentiation-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
[4] https://dzone.com/articles/accelerated-automatic-diferentiation-with-jax-how
[5] https://www.assemblyai.com/blog/why-you-hould-or-houldnt-te-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-eficient-as-compared-to-batched-ops