JAX ist eine Python-Bibliothek, die von Google Research entwickelt wurde, um hochleistungsfähige numerische Berechnungsfähigkeiten bereitzustellen. Sie kombiniert die Benutzerfreundlichkeit von NumPy mit erweiterten Funktionen wie automatischer Differenzierung und Just-in-Time-Kompilierung, wodurch Forscher und Ingenieure einfacher komplexe Modelle für maschinelles Lernen erstellen und trainieren sowie wissenschaftliche Berechnungen durchführen können. Das Kernkonzept von JAX sind funktionale Transformationen, die es Benutzern ermöglichen, numerische Funktionen auf einfache Weise zu differenzieren, zu vektorisieren, zu parallelisieren usw.
Im Bereich des maschinellen Lernens und der wissenschaftlichen Berechnungen ist hochleistungsfähiges numerisches Rechnen von entscheidender Bedeutung. Das traditionelle NumPy ist zwar einfach zu bedienen, weist jedoch Einschränkungen in Bezug auf automatische Differenzierung und GPU/TPU-Beschleunigung auf. Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch bieten zwar diese Funktionen, haben aber eine steile Lernkurve und sind in bestimmten wissenschaftlichen Berechnungsszenarien nicht flexibel genug.
JAX zielt darauf ab, diese Mängel zu beheben. Es bietet eine einheitliche Plattform, die sowohl die Anforderungen des Trainings von Modellen für maschinelles Lernen erfüllt als auch verschiedene wissenschaftliche Berechnungsaufgaben unterstützt. Durch funktionale Transformationen vereinfacht JAX Operationen wie automatische Differenzierung und Parallelisierung, sodass sich Benutzer stärker auf das Design und die Implementierung von Algorithmen konzentrieren können.
vmap, mit der Skalarfunktionen automatisch vektorisiert werden können, um effiziente parallele Berechnungen auf Arrays durchzuführen.pmap, mit der Funktionen parallel auf mehreren Geräten ausgeführt werden können, um so umfangreiche Berechnungsaufgaben zu beschleunigen.JAX wird in folgenden Bereichen breit eingesetzt: