Izmantojot Jax virs Pytorch matricas reizinājumiem, tiek piedāvātas vairākas priekšrocības:
1. Ātrums un veiktspēja: Jax bieži ir ātrāks nekā Pytorch matricas reizinājumiem, it īpaši, ja tiek izmantots tikai laikā (JIT) kompilācija. Šī kompilācija ļauj JAX optimizēt kodu XLA optimizētos izpildāmos izstrādājumos, kas var ievērojami uzlabot izpildes ātrumu [1] [2].
2. Elastība un vienkāršība: Jax nodrošina vienkāršāku un elastīgāku sistēmu augstas veiktspējas mašīnu apguves koda izveidošanai. Tas labi integrējas ar neķītru un Scipy, padarot vieglāku esošo bibliotēku un darbplūsmas izmantošanu [1] [6].
3. Automātiskā diferenciācija: Jax apvieno Autograd ar XLA, piedāvājot jaudīgus automātiskās diferenciācijas rīkus. Tas ir ļoti svarīgi dziļas mācīšanās lietojumprogrammās, kur gradienta aprēķināšana ir būtiska [3] [5].
4. Paātrinātāja atbalsts: Jax var automātiski izmantot paātrinātājus, piemēram, GPU un TPU, neprasot koda izmaiņas. Tas noved pie ievērojamiem ātruma uzlabojumiem, salīdzinot ar darbību tikai ar CPU [3] [5].
5. Paralēli un vektorizācija: Jax nodrošina tādas funkcijas kā `VMAP` un` PMAP`, kas ļauj efektīvi veikt operāciju paralēli un vektorizāciju. Tas var būt īpaši noderīgi liela mēroga aprēķiniem [3] [5].
Tomēr dažos scenārijos joprojām var priekšroka priekšroku pytorch, piemēram, ja izmanto augsta līmeņa neironu tīkla slāņus, piemēram, `lāpu.nn.linear`, kur tas var sasniegt ātrāku izpildes laiku GPU [2].
Atsauces:[1] https://www.digitalocean.com/community/tutorials/pytorch-vs-jax
[2] https://www.exxacactcorp.com/blog/deep-learning/accelerated-automatic-differenciation-with-jax-how-does-stack-up-against-utograd-tensorflow-and-pytorch
[3] https://www.tensorops.ai/post/should-i-switch-from-numpy-tox-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
[8] https://stackoverflow.com/questions/75020544/is-vmap-effice-as-compared-to-batched-ops