JAX est une bibliothèque Python développée par Google Research, conçue pour fournir des capacités de calcul numérique haute performance. Elle combine la facilité d'utilisation de NumPy avec des fonctionnalités avancées telles que la différentiation automatique et la compilation à la volée (JIT), permettant aux chercheurs et aux ingénieurs de construire et d'entraîner plus facilement des modèles d'apprentissage automatique complexes et d'effectuer des calculs scientifiques. Le principe fondamental de JAX est la transformation fonctionnelle, qui permet aux utilisateurs d'effectuer des opérations telles que la dérivation, la vectorisation et la parallélisation de fonctions numériques de manière concise.
Dans les domaines de l'apprentissage automatique et du calcul scientifique, le calcul numérique haute performance est essentiel. Bien que NumPy soit facile à utiliser, il présente des limitations en termes de différentiation automatique et d'accélération GPU/TPU. Les frameworks d'apprentissage profond tels que TensorFlow et PyTorch offrent ces fonctionnalités, mais leur courbe d'apprentissage est plus abrupte et ils manquent de flexibilité dans certains scénarios de calcul scientifique.
L'objectif de JAX est de combler ces lacunes. Il fournit une plateforme unifiée qui répond à la fois aux besoins de l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique et prend en charge diverses tâches de calcul scientifique. Grâce à la transformation fonctionnelle, JAX simplifie les opérations telles que la différentiation automatique et la parallélisation, permettant aux utilisateurs de se concentrer davantage sur la conception et la mise en œuvre des algorithmes.
vmap, qui peut automatiquement vectoriser les fonctions scalaires, permettant ainsi un calcul parallèle efficace sur les tableaux.pmap, qui peut exécuter des fonctions en parallèle sur plusieurs appareils, accélérant ainsi les tâches de calcul à grande échelle.JAX est largement utilisé dans les domaines suivants :