在矩阵乘法上使用jax而不是pytorch的优点是什么

1。速度和性能：用于矩阵乘法的JAX通常比Pytorch快，尤其是在使用Just-In-time(JIT)汇编时。此汇编允许JAX将代码优化到XLA优化的可执行文件中，这可以显着提高执行速度[1] [2]。

2。灵活性和简单性：JAX提供了一个更简单，更灵活的框架，用于创建高性能机器学习代码。它与Numpy和Scipy很好地集成在一起，从而更容易利用现有的库和工作流[1] [6]。

3。自动差异：JAX将Autograd与XLA结合在一起，提供强大的自动分化工具。这对于梯度计算至关重要的深度学习应用至关重要[3] [5]。

4。加速器支持：JAX可以自动利用GPU和TPU等加速器，而无需更改代码。与仅在CPU上运行相比，这会导致大幅提高[3] [5]。

5。并行化和矢量化：JAX提供了``VMAP'和pmap''之类的功能，可以有效地并行化和矢量化操作。这对于大规模计算特别有用[3] [5]。

但是，在某些情况下，Pytorch仍然可能是首选的，例如使用``Torch.nn.linear''等高级神经网络层时都可以在GPU上达到更快的执行时间[2]。