应该如何学习 jax 和 xla？ 网上相关的博客和教程都比较稀缺，题主已经学习了 deep learning with jax 书籍，但是相关框架源码很多会用到 jax.xla_ext… 显示全部 关注者 18 被浏览 关于这一点我们可以参考一下jax是怎么解决的。 jax推出了内核级编程语言 pallas，pallas提供了一种同时兼容tpu与 gpu 的统一编程模型，这种编程模型实际上是建立在triton与 mosaic 上的进一步封装. 不仅如此，它还支持灵活的开发工具。 比如hugging face transformers、ollama、jax、keras、pytorch、google ai edge、unsloth、vllm和gemma.cpp。 开发者们可以在google ai studio.
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一句话总结：jax 就是一个支持加速器（gpu 和 tpu）的科学计算库 (numpy, scipy)和神经网络库 (提供relu，sigmoid, conv 等）。 设计特点 追求纯函数式编程的思想，数组不可被修改 (immutable)，加上. 谷歌 jax 性能超越 pytorch、tensorflow，用户对此产品评价如何？ jax在最近的基准测试中的性能已经不声不响地超过了pytorch和tensorflow，也许未来会有更多的大模型诞生在这个平台上。 谷歌在. 知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区.
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Jax 是一个充满潜力的高性能数值计算库，它将可微分编程带入了 python 生态系统。本文将介绍 jax 的可微分编程技术，以及它如何为深度学习、机器学习和优化等领域带来革命性的变.
第五节 pathways 总体设计的渊源 和任何系统一样，其设计和思想不可能是突然出现的，或多或少都受到其他系统或者历史事件的影响。 pathways 依赖于 jax，而 jax 中相当的设计受到了 tensorflow1.
