Použitie Jax Over Pytorch na násobenie matíc ponúka niekoľko výhod:
1. Rýchlosť a výkon: Jax je často rýchlejší ako pytorch pre maticové multiplikácie, najmä pri používaní kompilácie Just-in-Time (JIT). Táto kompilácia umožňuje JAX optimalizovať kód do spustiteľných súborov optimalizovaných XLA, ktoré môžu výrazne zlepšiť rýchlosť vykonávania [1] [2].
2. Flexibilita a jednoduchosť: Jax poskytuje jednoduchší a flexibilnejší rámec na vytváranie vysokoúčinného kódu strojového učenia. Dobre sa integruje s numpy a scipy, čo uľahčuje využívanie existujúcich knižníc a pracovných postupov [1] [6].
3. Automatická diferenciácia: Jax kombinuje Autograrad s XLA a ponúka výkonné nástroje automatickej diferenciácie. To je rozhodujúce pre aplikácie hlbokého vzdelávania, kde je výpočet gradientov nevyhnutný [3] [5].
4. Podpora akcelerátora: Jax môže automaticky využívať urýchľovače ako GPU a TPU bez toho, aby si vyžadovali zmeny v kóde. To vedie k výrazným zlepšeniam rýchlosti v porovnaní s behom samotným CPU [3] [5].
5. Paralelizácia a vektorizácia: Jax poskytuje funkcie ako `vmap` a` PMAP`, ktoré umožňujú účinnú paralelizáciu a vektorizáciu operácií. To môže byť obzvlášť užitočné pri veľkých výpočtoch [3] [5].
Pytorch však môže byť stále preferovaný v určitých scenároch, napríklad pri používaní vrstiev neurónovej siete na vysokej úrovni, ako je `Torch.nn.linear`, kde môže dosiahnuť rýchlejšie časy vykonávania na GPU [2].
Citácie:[1] https://www.digitalocean.com/community/tutorials/pytorch-vs-jax
Https://www.exxactcorp.com/blog/deep-learning/accelerated-automatic-differentiation-with-Jax-how-kon-aes-it-tAp-tAp-pack-pat-pat-pat-apat-against-autograd-tenflow-and-pytorch
[3] https://www.tensorops.ai/post/should-i-switch-from-pumpy-to-jax-1
[4] https://dzone.com/articles/accelerated-automatic-differentiation-with-jax-how
[5] https://www.assemblyai.com/blog/why--youshould-or-shouldn--using-using-jex-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-effical-as-compared-to-batched-ops