Простыми словами, в чем разница между JAX, TRAX и TensorRT?

Question

Я использую TensorRT и TensorFlow-TRT, чтобы ускорить вывод моих алгоритмов DL.

Тогда я слышал о:

• JAX https://github.com/google/jax
• Trax https://github.com/google/trax

Оба "вроде" ускоряют DL. Но мне трудно их понять. Может ли кто-нибудь объяснить мне их простым языком? Нравится:

TensorRT: это библиотека, разработанная NVIDIA. Он оптимизирует выводы в графических процессорах. Это обеспечивает низкую задержку, высокую пропускную способность и снижает потребление памяти.

Спасибо

Answer 1

Trax- это структура глубокого обучения, созданная Google и широко используемая командой Google Brain. Это альтернатива TensorFlow и PyTorch когда дело доходит до реализации готовых современных моделей глубокого обучения, например Transformers, Bert и т. д., в принципе, применительно к области обработки естественного языка.

Trax построен на TensorFlow и JAX. JAXэто улучшенная и оптимизированная версия Numpy. Важное различие в JAX и NumPy заключается в том, что первый использует библиотеку под названием XLA (продвинутая линейная алгебра), которая позволяет запускать ваш NumPy код на GPU и TPU а не на CPU как это бывает на равнине NumPy, тем самым ускоряя вычисления.