Google JAXは、PythonとNumPyのプログラムを自動的に微分し、GPUやTPUで実行するためのライブラリです。JAXは、AutogradとXLAを組み合わせたもので、高性能な数値計算と機械学習のためのライブラリとして設計されています。
JAXの特徴
JAXは、「自動微分に特化した、GPUやTPUに対応した高速なNumPy」と言えます。NumPyとほとんど同じ感覚で書くことができ、自動微分についても多くの解説があります。
JAXは、NumPyのプログラムをGPUやTPUで実行するために、XLAを使用しています。ライブラリの呼び出しはデフォルトでコンパイルされ、実行されます。しかし、JAXは、Python関数をXLA最適化カーネルにコンパイルするためのAPI、jitを提供しています。
JAXのインストール
JAXのインストールは非常にシンプルで、NumPyのように使うことができます。以下に、JAXの基本的な使用方法を示します。
import jax.numpy as jnp
# NumPyではnp.arange(25, dtype=np.float32).reshape(5, 5)
x = jnp.arange(25, dtype=jnp.float32).reshape(5, 5)
print(x)
このコードは、0から24までの数値を生成し、それを5×5の行列に変換します。
まとめ
Google JAXは、PythonとNumPyのプログラムを自動的に微分し、GPUやTPUで実行するための強力なツールです。その使いやすさとパワーは、機械学習の研究や高性能数値計算における新たな可能性を切り開いています。.