JAX KR 문서 번역 프로젝트

JAX는 고성능 수치 컴퓨팅을 위해 Autograd 와 XLA 를 결합한 것입니다.

친숙한 API

JAX는 연구자와 엔지니어들이 쉽게 적용할 수 있도록 친숙한 NumPy 스타일의 API를 제공합니다.

변환

JAX는 컴파일, 배치 처리, 자동 미분, 병렬화를 위한 구성 가능한 함수 변환을 포함합니다.

어디에서든 실행 가능

동일한 코드가 CPU, GPU 및 TPU를 포함한 여러 백엔드에서 실행됩니다.

설치

CPU

pip install "jax[cpu]"

GPU (CUDA)

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

TPU (Google Cloud)

pip install "jax[tpu]>=0.2.16" -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/libtpu_releases.html

JAX 프로젝트 README의 `설치 가이드 <google/jax>`_에서 지원되는 가속기와 플랫폼에 대한 자세한 정보 및 기타 설치 옵션을 확인할 수 있습니다.

본 연구(프로젝트)는 모두의연구소 K-디지털 플랫폼의 지원 받아 진행하고 있습니다.