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PyTorch と JAX の比較


導入

深層学習の分野では、フレームワークの選択が機械学習モデルの効率、柔軟性、パフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。長年にわたり、この環境は頻繁に変化しており、TensorFlow のような人気のあるフレームワークは徐々に新しいリリースにその地位を奪われています。ここ数年、PyTorch と JAX が最も人気のあるフレームワークの 2 つの候補として浮上しており、それぞれが開発者と研究者の両方に独自の利点と機能を提供しています。

Facebook の AI Research lab (FAIR) によって開発された PyTorch は、そのシンプルな API、簡単なデバッグを可能にする動的計算グラフ、およびライブラリとツールの広範なエコシステムにより、広く採用されています。 PyTorch の柔軟性と使いやすさにより、PyTorch は機械学習と AI に最適な選択肢となっています。実践者。

一方、Google Research のオープンソース プロジェクトである JAX は、高性能数値計算用の強力なフレームワークとして最近人気が高まっています。 JAX は、関数型プログラミングの原則とコンポーザブル変換に基づいて構築されており、自動微分、ジャストインタイム コンパイル、並列実行を提供するため、最新のハードウェア アクセラレータでのスケーラブルで効率的なモデル トレーニングに特に適しています。

PyTorch と JAX を比較するための前提条件

  • Python プログラミングの基本的な理解。
  • 深層学習の概念 (テンソル、ニューラル ネットワークなど) に精通していること。
  • 少なくとも 1 つのフレームワーク (PyTorch や TensorFlow など) の実践経験。
  • ML ワークフローにおける GPU/TPU アクセラレーションの知識。

それらの違いは何ですか?

新しいフレームワークである JAX は、高レベルで見ると PyTorch よりもシンプルで柔軟性が高く、高性能の機械学習コードを作成できます。 NumPy 上に構築されており、その構文は同じ構造に従っており、一般的な数値計算ライブラリに慣れているユーザーにとっては選択しやすいものになっています。 PyTorch はより複雑な構文を提供するため、ある程度の学習曲線が必要です。ただし、PyTorch は依然として高密度ニューラル ネットワーク アーキテクチャを構築するための柔軟性が高く、オープンソース プロジェクトでの使用がはるかに普及しています。

JAX と PyTorch のパフォーマンスと速度を比較すると、JAX は GPU や TPU などのハードウェア アクセラレータで適切に動作し、特定のシナリオでパフォーマンスが向上する可能性があります。ただし、PyTorch の存続期間が長く、コミュニティが大規模であるため、パフォーマンスを最適化するために利用できるリソースが増加します。

さらに、自動微分は、深層学習モデルを効果的にトレーニングする際の重要な機能として機能します。 PyTorch の autograd パッケージは、勾配を計算してモデル パラメーターを調整するための簡単な方法を提供します。一方、JAX は Autograd を基盤としており、XLA (Accelerated Linear Algebra) バックエンドを統合することで自動微分を強化しています。

さらに、エコシステムとコミュニティのサポートが重要な役割を果たします。どちらのフレームワークも、ディープ ラーニング タスク用のアクティブなコミュニティ、多様なツール、ライブラリを提供します。それにもかかわらず、PyTorch は確立が長く、ユーザー ベースが大きいため、初心者向けのリソースが豊富になり、コンピューター ビジョンや自然言語処理などの特定の分野で十分に確立されたライブラリが提供されます。

ジャックスとは何ですか?なぜそんなに人気があるのでしょうか?

JAX は、Google Research によって開発された、機械学習と AI タスクを高速化できるライブラリです。 JAX は、ループや分岐などの複雑な構造であっても、Python 関数と NumPy 関数を自動的に区別できます。また、順方向モードと逆方向モードの微分、別名バック挑発もサポートされており、効率的な勾配計算が可能になります。

JAX は微分を超えて、Accelerated Linear Algebra (XLA) と呼ばれる特殊なコンパイラーを使用してコードを大幅に高速化できます。このコンパイラは、融合演算などの線形代数演算を最適化し、メモリ使用量を削減し、処理を合理化します。 JAX はさらに、ジャストインタイム (JIT) コンパイルを使用して、カスタム Python 関数を最適化されたカーネルにジャストインタイム コンパイルできるようにします。さらに、JAX は、デバイス間での並列実行のための PMAP などの強力なツールを提供します。

さて、PMAPとは何でしょうか? PMAP を使用すると、JAX は単一プログラム複数データ (SPMD) プログラムを実行できます。 PMAP を適用すると、関数が JIT と同様に XLA によってコンパイルされ、複製されて、デバイス間で並行して実行されることを意味します。それが PMAP の P の略です。

VMAP は自動ベクトル化に使用され、Grad は勾配計算に使用されます。 VMAP は自動ベクトル化に使用され、単一のデータ ポイント用に設計された関数を、単一のラッパー関数を使用してさまざまなサイズのバッチを処理できる関数に変換します。

これらの機能により、JAX は機械学習モデルを構築および最適化するための多用途のフレームワークになります。

たとえば、MNIST データセットでディープ ニューラル ネットワークをトレーニングする場合、JAX は、VMAP を使用してデータを効率的にバッチ処理したり、JIT を使用してモデル トレーニングを最適化したりするなどのタスクを処理できます。 JAX は研究プロジェクトであり、荒削りな部分もあるかもしれませんが、その機能は研究者にとっても開発者にとっても同様に有望です。

Pytorch と JAX の重要なポイント

  • GPU を使用してコードを実行すると JAX のパフォーマンスが向上し、JIT コンパイルを使用するとさらにパフォーマンスが向上します。 GPU は並列化を利用し、CPU よりも高速なパフォーマンスを提供するため、これにより大きな利点が得られます。
  • JAX には、複数のデバイスにわたる並列処理に対する優れた組み込みサポートがあり、PyTorch や TensorFlow などの機械学習タスクに一般的に使用される他のフレームワークを上回っています。
  • JAX は、grad() 関数による自動微分を提供します。この関数は、ディープ ニューラル ネットワークをトレーニングするときに便利です。 DNN ではバックプロパゲーションが必要なため、JAX では他の高度な手法を使用する代わりに、分析勾配ソルバーを利用します。基本的に関数の構造を分解し、連鎖規則を適用して勾配を計算します。
  • Pytorch は、Torch の効率的で適応性のある GPU アクセラレーション バックエンド ライブラリとユーザーフレンドリーな Python フロントエンドを組み合わせています。プロトタイピング、明確なコードの可読性、および多様な深層学習モデルの広範なサポートを提供します。 -
  • テンソルは、多次元配列と同様、PyTorch の基本的なデータ型です。これらは、モデルの入力、出力、パラメーターを保存および操作します。これらは NumPy の ndarray と類似点を共有しており、計算を高速化するための GPU アクセラレーションの機能が追加されています。

JAX を始めましょう

JAX の実験を開始するために使用できるいくつかのノートブックへのリンクを提供しました。 JAX をインストールするには、以下のコマンドを実行します。

!pip install -U "jax[cuda12_pip]" -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_cuda_releases.html

要件が満たされたら、必要なライブラリをインポートできます。

# JAX's syntax is mostly similar to NumPy's!There is also a SciPy API support (jax.scipy)
import jax.numpy as jnp
import numpy as np
Special transform functions
from jax import grad, jit, vmap, pmap
JAX's low level API
from jax import lax

from jax import make_jaxpr
from jax import random
from jax import device_put

例 1: JAX の構文は NumPy の構文と非常によく似ています。

L = [0, 1, 2, 3]
x_np = np.array(L, dtype=np.int32)
x_jnp = jnp.array(L, dtype=jnp.int32)

x_np, x_jnp

(配列([0, 1, 2, 3], dtype=int32), 配列([0, 1, 2, 3], dtype=int32))

x_np = np.linspace(0, 10, 1000)
y_np = 2 * np.sin(x_np) * np.cos(x_np)
plt.plot(x_np, y_np)

例 2: これは、速度テストを行った JAX と PyTorch の別の比較コードです。

以下のコードは、JAX と PyTorch を使用した行列乗算の実行時間を比較します。 1000x1000 の大きな行列を生成し、両方のライブラリを使用して乗算演算の実行にかかる時間を測定します。

import time
import jax.numpy as jnp
from jax import jit, random
import torch
Define JAX matrix multiplication function
def jax_matmul(A, B):
    return jnp.dot(A, B)
Add JIT compilation for performance
jax_matmul_jit = jit(jax_matmul)
Define PyTorch matrix multiplication function
def torch_matmul(A, B):
    return torch.matmul(A, B)
Generate large matrices
matrix_size = 1000
key = random.PRNGKey(0)
A_jax = random.normal(key, (matrix_size, matrix_size))
B_jax = random.normal(key, (matrix_size, matrix_size))
A_torch = torch.randn(matrix_size, matrix_size)
B_torch = torch.randn(matrix_size, matrix_size)
Warm-up runs
for _ in range(10):
    jax_matmul_jit(A_jax, B_jax)
    torch_matmul(A_torch, B_torch)
Measure execution time for JAX
start_time = time.time()
result_jax = jax_matmul_jit(A_jax, B_jax).block_until_ready()
jax_execution_time = time.time() - start_time
Measure execution time for PyTorch
start_time = time.time()
result_torch = torch_matmul(A_torch, B_torch)
torch_execution_time = time.time() - start_time

print("JAX execution time:", jax_execution_time, "seconds")
print("PyTorch execution time:", torch_execution_time, "seconds")

JAX 実行時間: 0.00592041015625 秒 PyTorch 実行時間: 0.017140865325927734 秒

例 3: JAX と PyTorch の自動微分のための比較コード

これらのコードは関数の自動微分を示しています。

JAX と PyTorch を使用します。 JAX の grad 関数は JAX コードで導関数を計算するために使用され、PyTorch の autograd メカニズムは PyTorch コードで利用されます。

#for JAX

import jax.numpy as jnp
from jax import grad
Define the function to differentiate
def f(x):
    return x**2 + 3*x + 5
Define the derivative of the function using JAX's grad function
df_dx = grad(f)
Test the derivative at a specific point
x_value = 2.0
derivative_value = df_dx(x_value)
print("Derivative (JAX) at x =", x_value, ":", derivative_value)

x=2.0 での微分 (JAX) : 7.0

#for PyTorch

import torch
Define the function to differentiate
def f(x):
    return x**2 + 3*x + 5
Convert the function to a PyTorch tensor
x = torch.tensor([2.0], requires_grad=True)
Calculate the derivative using PyTorch's autograd mechanism
y = f(x)
y.backward()
derivative_value = x.grad.item()
print("Derivative (PyTorch) at x =", x.item(), ":", derivative_value)

x=2.0 の微分 (PyTorch) : 7.0

結論

結論として、PyTorch と JAX は両方とも、機械学習とディープ ニューラル ネットワークの開発のための強力なフレームワークを提供します。各フレームワークにはそれぞれの強みと専門分野があります。 PyTorch は、使いやすさ、広範なコミュニティ サポート、迅速なプロトタイピングと実験のための柔軟性に優れており、多くの深層学習プロジェクトにとって理想的な選択肢となっています。一方、JAX はパフォーマンスの最適化、関数型プログラミング パラダイム、ハードウェア アクセラレータとのシームレスな統合に優れており、ハイパフォーマンス コンピューティングや大規模な研究に推奨されるフレームワークとなっています。最終的に、PyTorch と JAX のどちらを選択するかは、プロジェクトの特定の要件に依存し、開発の容易さとパフォーマンスとスケーラビリティのニーズのバランスをとります。どちらのフレームワークも継続的に進化し、イノベーションの限界を押し広げているため、実践者は進歩を促進するこのような多用途のツールにアクセスできるのは幸運です。

参考文献

  • JAX公式ドキュメント
  • 機械学習のための JAX の概要
  • JAX と PyTorch: 2 つの深層学習フレームワークの比較