Sử dụng Jax trên Pytorch cho phép nhân Ma trận cung cấp một số lợi thế:
1. Tốc độ và hiệu suất: JAX thường nhanh hơn Pytorch cho phép nhân ma trận, đặc biệt là khi sử dụng biên dịch chỉ trong thời gian (JIT). Việc biên dịch này cho phép JAX tối ưu hóa mã thành các tệp thực thi được tối ưu hóa XLA, điều này có thể cải thiện đáng kể tốc độ thực thi [1] [2].
2. Tính linh hoạt và đơn giản: Jax cung cấp một khung đơn giản và linh hoạt hơn để tạo mã học máy hiệu suất cao. Nó tích hợp tốt với Numpy và Scipy, giúp tận dụng các thư viện và quy trình công việc hiện có [1] [6].
3. Sự khác biệt tự động: JAX kết hợp AutoGrad với XLA, cung cấp các công cụ phân biệt tự động mạnh mẽ. Điều này rất quan trọng đối với các ứng dụng học tập sâu trong đó tính toán gradient là rất cần thiết [3] [5].
4. Hỗ trợ gia tốc: JAX có thể tự động tận dụng các máy gia tốc như GPU và TPU mà không yêu cầu thay đổi mã. Điều này dẫn đến cải thiện tốc độ đáng kể so với việc chạy trên CPU [3] [5].
5. Song song hóa và vector hóa: JAX cung cấp các chức năng như `vmap` và` pmap`, cho phép song song hóa và vector hóa hiệu quả của các hoạt động. Điều này có thể đặc biệt hữu ích cho các tính toán quy mô lớn [3] [5].
Tuy nhiên, Pytorch vẫn có thể được ưa thích trong một số kịch bản nhất định, chẳng hạn như khi sử dụng các lớp mạng thần kinh cấp cao như `Torch.nn.linear`, trong đó nó có thể đạt được thời gian thực hiện nhanh hơn trên GPU [2].
Trích dẫn:[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-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-differentiation-with-jax-how
.
.
[7] https://docs.jax.dev/en/latest/pallas/tpu/matmul.html
[8] https://stackoverflow.com/questions/75020544/is-vmap-efficient-as-compared-to-batched-ops