JAX

JAX的主要目标是提供高性能的數值计算和自动微分功能，使得在科学计算和机器学習领域更加便捷和高效。JAX借鑑了NumPy的設计思想，提供了类似的數组操作和函數接口，使得已經熟悉NumPy的開發者能够無缝地迁移到JAX。

与NumPy不同的是，JAX具備GPU和TPU加速的能力，并且提供了高性能的自动微分（autodiff）功能。这使得在深度学習和梯度優化等任務中，可以更方便地进行模型訓练和優化。JAX使用XLA（Accelerated Linear Algebra）编译器將Python代碼编译成高度優化的内核，从而實现了在不同硬體上的高性能计算。

除了數值计算和自动微分功能，JAX还提供了一些實用的特性，例如支持異步计算、并行计算和分布式计算。它还与其他常用的机器学習框架（如TensorFlow）集成，可以与它们無缝协作，為開發者提供更多選择和靈活性。

優势

• 高性能计算：JAX利用XLA编译器將Python代碼编译成高度優化的内核，从而實现在CPU、GPU和TPU等硬體上的高性能计算。这使得JAX比純粹的NumPy更快，能够更高效地處理大規模資料和复雜计算任務。
• 硬體加速支持：JAX原生支持GPU和TPU加速，使得在这些硬體上運行计算成為可能。透過利用硬體加速，可以大幅提升计算速度和效率，特别是在深度学習和大規模模型訓练中。
• 自动微分功能：JAX提供了强大的自动微分（autodiff）功能，使得在机器学習任務中能够方便地计算梯度。这對于模型訓练、優化和梯度下降等任務至關重要，同时也是深度学習研究的核心功能之一。
• NumPy兼容性：JAX的API設计与NumPy非常相似，这意味着對于已經熟悉NumPy的開發者来說，可以無缝地迁移到JAX，并且可以直接使用NumPy的代碼和工具。这种兼容性使得JAX成為一个强大而易用的工具，能够快速上手和应用于现有的專案中。
• 并行和分布式计算：JAX支持并行计算和分布式计算，可以利用多个CPU、GPU或TPU設備进行计算任務的加速。这使得在大規模資料和复雜模型中进行高效的并行计算成為可能，提高了计算的吞吐量和效率。
• 異步计算支持：JAX具備異步计算的能力，可以在计算过程中进行非阻塞式的異步操作，提高了计算效率和資源利用率。

JAX是一款由谷歌開源的计算框架，可在CPU、GPU和TPU上運行，它被描述為一种比NumPy更快的工具，具有高性能的自动微分计算能力，速度可达到NumPy的几十倍。

對于許多熟悉NumPy、TensorFlow和PyTorch的人来說，可能對JAX还不太了解。然而，自从JAX發布以来，一些用户进行了测試，發现使用JAX可以將NumPy的计算速度提升三十多倍。