Jaxi kasutamine maatriksi korrutamiseks Pytorch pakub mitmeid eeliseid:
1. Kiirus ja jõudlus: JAX on sageli kiirem kui Pytorch maatriksi korrutamiseks, eriti kui kasutate just-in-time (JIT) kompileerimist. See kompilatsioon võimaldab JAXil optimeerida koodi XLA-optimeeritud käivitatavateks failideks, mis võib oluliselt parandada täitmiskiirust [1] [2].
2. Paindlikkus ja lihtsus: JAX pakub lihtsamat ja paindlikumat raamistikku suure jõudlusega masinõppe koodi loomiseks. See integreerub hästi numpy ja Scipyga, hõlbustades olemasolevate raamatukogude ja töövoogude kasutamist [1] [6].
3. Automaatne diferentseerimine: Jax ühendab Autogradi XLA -ga, pakkudes võimsaid automaatseid diferentseerimisriistu. See on ülioluline süvaõppe rakenduste jaoks, kus gradiendi arvutamine on hädavajalik [3] [5].
4. Kiirendi tugi: JAX saab automaatselt kasutada kiirendajaid nagu GPU -d ja TPU -d, ilma et nõuda koodi muudatusi. See toob kaasa olulise kiiruse paranemise, võrreldes ainult CPU -de jooksmisega [3] [5].
5. Paralleelne ja vektoriseerimine: JAX pakub funktsioone nagu `vmap ja` pmap`, mis võimaldavad toimingute tõhusat paralleelset ja vektoriseerimist. See võib olla eriti kasulik suuremahuliste arvutuste korral [3] [5].
Pytorchit võib siiski teatud stsenaariumide korral eelistada, näiteks kõrgetasemeliste närvivõrgu kihtide kasutamisel nagu "Torch.nn.linear", kus see võib saavutada GPU-del kiirema täitmisajad [2].
Tsitaadid:[1] https://www.digitalocean.com/community/tutorials/pytorch-vs-jax
]
]
]
]
[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
]