新智元报道
来源：外媒
编辑：kyu
大家有了解过JAX吗？JAX是一种可在CPU、GPU和TPU上运行的“Numpy”，专门针对机器学习研究，并提供高性能自微分计算能力，速度要比纯用Numpy快几十倍！相信大家对numpy,Tnsorflow,Pytorch已经极其熟悉，不过，你知道JAX吗？JAX发布之后，有网友进行了测试，发现，使用JAX，Numpy运算可以快三十多倍！下面是使用Numpy的运行情况：importnumpyasnp#使用标准numpy，运算将在CPU上执行。x=np.random.random([,]).astyp(np.float32)%timitnp.matmul(x,x)
运行结果：1loop,bstof3:3.9sprloop而下面是使用JAX的Numpy的情况：importjax.numpyasnp#使用"JAX版"的numpyfromjaximportrandom#注意JAX下随机数API有所不同x=random.uniform(random.PRNGKy(0),[,])%timitnp.matmul(x,x)
运行情况：1loop,bstof3:msprloop我们可以发现，使用原始numpy，运行时间大概为3.9s，而使用JAX的numpy，运行时间仅仅只有0.s，速度上直接提升了三十多倍！是不是很神奇？那JAX到底是什么？小编我就不卖关子了：JAX是谷歌开源的、可以在CPU、GPU和TPU上运行的numpy，是针对机器学习研究的高性能自微分计算框架。简单来说，就是GPU和TPU加速、支持自动微分(autodiff)的numpy。快速入门链接：转载请注明：http://www.0431gb208.com/sjszjzl/93.html
