基于JAX的自动微分系统优化:从XLA编译到GPU代码生成(对比JAX与PyTorch的算子融合策略差异)
点击“AladdinEdu,同学们用得起的【H卡】算力平台”,H卡级别算力,按量计费,灵活弹性,顶级配置,学生专属优惠。一、自动微分系统的核心挑战与优化方向在深度学习框架的设计中,自动微分(AutomaticDifferentiation,AD)与计算图优化是决定训练效率的核心环节。JAX与PyTorch作为当前两大主流框架,分别采用不同的技术路径实现AD系统优化。JAX基于XLA编译器与函数式编