被PyTorch打爆！谷歌拆散TensorFlow，押宝JAX

多，而关于TensorFlow的最近几年之前属于衰退长时间。

就连文章开始谈到的优步等等新公司也转向PyTorch了。

甚至，PyTorch后来的每一次升级，都也许在打TensorFlow的脸。

腾讯数据资料分析的今后——JAX

就在TensorFlow和PyTorch丢下热火朝天的时候，腾讯核时时的一个‘小型一鸣惊人学术研究一个团队’开始作出贡献整合一个全新的分析方法论，可以非常加便捷地来进行TPU。

2018年，一篇题为《Compiling machine learning programs via high-level tracing》的科学论文，让JAX建设项目上来，创作者是Roy Frostig、Matthew James Johnson和Chris Leary。

从左至右边依次是这三位神

而后，PyTorch许多现代创作者之一的Adam Paszke，也在2020年初转职重新加入了JAX一个团队。

JAX备有了一个非常反之亦然的分析方法应用于于处理事件数据资料分析里最复杂的关键问题之一：多核处理事件器密集管理关键问题。

根据所应用于的上述情况，JAX就会基本功能地将若容个芯片组合而成一个这群人，而不是让一个去出乎意料。

如此促使的理论上就是，让前提多的TPU片刻间就能得到全力响应，从而燃烧我们的‘炼丹小宇宙’。

最终，来得于乏味的TensorFlow，JAX消除了腾讯核时时的一个时时大病：如何并能访问TPU。

上头恰当详述一下上有JAX的Autograd和XLA。

Autograd主要应应用于于基于二阶的最佳化，可以基本功能区分开Python和Numpy文档。

它既可以用来处理事件Python的一个子集，包含循环、时是则表达式和偏序，也可以对算子的算子透过乘积。

此外，Autograd支持二阶的也就是说传播方式，这也就这意味着它可以有效地获取非零取值变量一般而言操作符取值取值的二阶，以及前向来透过几何，并且两者可以随意组合。

XLA（Accelerated Linear Algebra）可以慢速TensorFlow基本概念而无需非常改源文档。

当一个程序行驶时，所有的转换都由执行器分开执行。每个转换都有一个亦同编成译的GPU驱动程序付诸，执行器就会会分到该驱动程序付诸。

举个草莓：

def model_fn（x， y， z）： return tf.reduce_sum（x + y * z）

在很难XLA的上述意味着行驶，该部分就会顺利完成三个驱动程序：一个应用于于行列式，一个应用于于幂，一个应用于于负数。

而XLA可以通过将幂、行列式和负数‘融汇’到单个GPU驱动程序里，从而付诸最佳化。

这种融汇转换不就会将由线程产生的里间取值写入y*z线程x+y*z；忽略，它将这些里间计算的结果反之亦然‘除此仅限于传输’给Gmail，同时将它们全然存放在GPU里。

某种程度，XLA可以付诸有约7倍的稳定性优化和有约5倍的batch一般来说优化。

此外，XLA和Autograd可以随意组合，甚至可以来进行pmap分析方法一次常用多个GPU或TPU驱动程序透过程序设计。

而将JAX与Autograd和Numpy相结合的话，就可以获得一个高端CPU、GPU和TPU的非常容易程序设计且高稳定性的数据资料分析子系统了。

或许，腾讯这一次吸取了自觉，除了在自家全面铺开仅限于，在推进OpenBSD生态学的建设总体，也是极其地全力。

2020年DeepMind年末完成JAX的诉说，而这也宣告了腾讯亲自收场，自此最后各种OpenBSD的库层出不穷。

鲜为人知从头到尾‘争斗’，贾扬清回应，在批评TensorFlow的进程里，AI子系统普遍认为Pythonic的科研就是全部效益。

但一总体纯Python未能付诸高效的软硬协力建筑设计，另一总体底层分布式子系统始终需要高效的直观。

而JAX时是是在寻觅非常好的平衡，腾讯这种希望定性自己的pragmatism极其世人学习。

causact R软件包和涉及可计算性分析辞典的创作者回应，自己很高兴碰到腾讯从TF步入JAX，一个非常容净的备有商。

腾讯的关键时刻

作为一个新人，Jax虽然可以相结合PyTorch和TensorFlow这两位老前辈的缺点，但有的时候；也可能也就会促使战争初期。

首先，JAX还想像里‘时时目中’，作为商业性的分析方法论，远很难达到一个成熟的腾讯的产品的准则。

除了各种隐藏的bug仅限于，JAX在一些关键问题上即便如此要举例来说其他分析方法论。

拿查找和亦同处理事件数据资料来时说，就需要用TensorFlow或PyTorch来处理事件大部分的另设。

或许，这和期望的‘旅游服务’分析方法论还相去甚远。

其次，JAX主要针对TPU透过了高度的最佳化，但是到了GPU和CPU上，就要差得多了。

一总体，腾讯在2018年至2021年组织和大战略的动荡，造成了在对GPU透过支持上的研发的进度缓慢，以及对涉及关键问题的处理事件权重靠后。

与此同时，大概是想像里着重于于让自家的TPU能在AI慢速上分给非常多的蛋糕，和英伟达的合作纯净非常严重不足，非常无需时说完备对GPU的支持这种细节关键问题了。

另一总体，腾讯自己的核时时学术研究，无需想负责任都密集在TPU上，这就造成了腾讯错失了对GPU常用的很差反馈回路。

此外，很短的自动化时间、并不曾与Windows并行、不曾监视副作用的风险等等，都减少了Jax的常用门槛以及亲善程度。

现在，PyTorch仍然快6岁了，但全然很难TensorFlow年初显现出来的颓势。

如此只不过，想要后来者居上的话，Jax还有很长徒步要走。

请注意：

https：//www.businessinsider.com/facebook-pytorch-beat-google-tensorflow-jax-meta-ai-2022-6

。

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