Home » PyTorch против JAX — сравнение фреймворков для глубокого обучения

PyTorch против JAX — сравнение фреймворков для глубокого обучения

Когда дело касается выбора фреймворка для глубокого обучения, разработчики часто сталкиваются с дилеммой: остановиться на проверенном временем PyTorch или попробовать новичка JAX от Google. Если вы настраиваете серверы для ML-задач, эта статья поможет разобраться в ключевых различиях, особенностях деплоя и производительности обоих решений. Мы пройдёмся по архитектуре, покажем пошаговую настройку на сервере, сравним производительность и разберём реальные кейсы использования.

Архитектура и принципы работы

PyTorch использует динамический граф вычислений (eager execution), что означает операции выполняются немедленно при их определении. JAX работает по-другому — он использует функциональный подход с компиляцией just-in-time (JIT) через XLA (Accelerated Linear Algebra).

Ключевые различия в архитектуре:

PyTorch: Императивный стиль, объектно-ориентированный подход, динамические графы
JAX: Функциональный стиль, неизменяемые структуры данных, статическая компиляция

Аспект	PyTorch	JAX
Выполнение	Eager execution	JIT компиляция
Стиль программирования	Императивный	Функциональный
Автоматическое дифференцирование	Autograd	grad/jit трансформации
Параллелизация	DataParallel/DistributedDataParallel	pmap/vmap

Пошаговая настройка на сервере

Для экспериментов потребуется сервер с GPU. Можете взять VPS с GPU или выделенный сервер для более серьёзных задач.

Настройка PyTorch

# Создаём виртуальное окружение
python3 -m venv pytorch_env
source pytorch_env/bin/activate

# Устанавливаем PyTorch с поддержкой CUDA
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

# Проверяем установку
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

Настройка JAX

# Создаём окружение для JAX
python3 -m venv jax_env
source jax_env/bin/activate

# Устанавливаем JAX с поддержкой CUDA
pip install --upgrade "jax[cuda]" -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_cuda_releases.html

# Проверяем доступность GPU
python -c "import jax; print(jax.devices())"

Сравнение производительности

Проведём тестирование на типичных задачах:

Тест 1: Матричное умножение

# PyTorch версия
import torch
import time

def pytorch_matmul_test():
    device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
    a = torch.randn(4096, 4096, device=device)
    b = torch.randn(4096, 4096, device=device)
    
    start = time.time()
    for _ in range(100):
        c = torch.matmul(a, b)
    torch.cuda.synchronize()
    return time.time() - start

# JAX версия
import jax.numpy as jnp
import jax

def jax_matmul_test():
    key = jax.random.PRNGKey(42)
    a = jax.random.normal(key, (4096, 4096))
    b = jax.random.normal(key, (4096, 4096))
    
    # JIT компиляция
    @jax.jit
    def matmul_jit(x, y):
        return jnp.matmul(x, y)
    
    # Прогрев
    _ = matmul_jit(a, b).block_until_ready()
    
    start = time.time()
    for _ in range(100):
        c = matmul_jit(a, b).block_until_ready()
    return time.time() - start

Тест 2: Простая нейронная сеть

# PyTorch версия
import torch.nn as nn

class SimplePyTorchNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.layers = nn.Sequential(
            nn.Linear(784, 256),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(256, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, 10)
        )
    
    def forward(self, x):
        return self.layers(x)

# JAX версия
import jax.numpy as jnp
from jax import grad, jit, vmap, random

def init_network_params(layer_sizes, key):
    keys = random.split(key, len(layer_sizes))
    return [random.normal(k, (n, m)) / jnp.sqrt(n)
            for m, n, k in zip(layer_sizes[:-1], layer_sizes[1:], keys)]

def jax_network(params, x):
    activations = x
    for w in params[:-1]:
        activations = jnp.tanh(jnp.dot(activations, w))
    return jnp.dot(activations, params[-1])

# JIT компиляция
jax_network_jit = jit(jax_network)

Практические кейсы и рекомендации

Когда выбирать PyTorch

Быстрая разработка и прототипирование — динамические графы позволяют легко отлаживать код
Исследовательские задачи — большое сообщество, много готовых решений
Сложные архитектуры — RNN, transformer модели с переменной длиной последовательности
Готовые библиотеки — Hugging Face, torchvision, множество pre-trained моделей

Когда выбирать JAX

Высокопроизводительные вычисления — JIT компиляция даёт значительный прирост скорости
Научные вычисления — функциональный подход лучше подходит для математических задач
Параллелизация — vmap и pmap делают векторизацию тривиальной
Исследования в области оптимизации — легко получить производные высших порядков

Развёртывание в продакшене

Docker-контейнер для PyTorch

# Dockerfile для PyTorch
FROM pytorch/pytorch:2.0.1-cuda11.7-cudnn8-runtime

WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt

COPY . .
CMD ["python", "main.py"]

Docker-контейнер для JAX

# Dockerfile для JAX
FROM python:3.9-slim

RUN apt-get update && apt-get install -y \
    nvidia-cuda-toolkit \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt

COPY . .
CMD ["python", "main.py"]

Мониторинг и отладка

Для мониторинга производительности на сервере:

# Скрипт мониторинга GPU
#!/bin/bash
echo "Мониторинг GPU для ML-задач"
nvidia-smi --query-gpu=timestamp,name,pci.bus_id,driver_version,pstate,pcie.link.gen.max,pcie.link.gen.current,temperature.gpu,utilization.gpu,utilization.memory,memory.total,memory.free,memory.used --format=csv -l 5

# Мониторинг использования памяти в JAX
export XLA_PYTHON_CLIENT_PREALLOCATE=false
export JAX_PYTHON_CLIENT_ALLOCATOR=platform

# Профилирование PyTorch
python -c "
import torch
with torch.profiler.profile(
    activities=[torch.profiler.ProfilerActivity.CPU, torch.profiler.ProfilerActivity.CUDA],
    record_shapes=True,
    with_stack=True
) as prof:
    # Ваш код здесь
    pass
print(prof.key_averages().table(sort_by='cuda_time_total', row_limit=10))
"

Интеграция с другими инструментами

Связка с MLflow

# Для PyTorch
import mlflow
import mlflow.pytorch

with mlflow.start_run():
    mlflow.pytorch.log_model(model, "model")
    mlflow.log_metric("accuracy", accuracy)

# Для JAX
import mlflow
import pickle

with mlflow.start_run():
    with open("jax_model.pkl", "wb") as f:
        pickle.dump(params, f)
    mlflow.log_artifact("jax_model.pkl")

Интеграция с Ray для распределённого обучения

# PyTorch + Ray
import ray
from ray import train
from ray.train.torch import TorchTrainer

def train_func():
    # Ваш PyTorch код
    pass

trainer = TorchTrainer(
    train_func,
    scaling_config=train.ScalingConfig(num_workers=4, use_gpu=True)
)

# JAX + Ray
import ray
from ray import train

@ray.remote(num_gpus=1)
def jax_train_worker():
    # Ваш JAX код
    pass

Интересные факты и нестандартные применения

JAX может работать с NumPy кодом — часто достаточно заменить import numpy на import jax.numpy
PyTorch Script — возможность компиляции PyTorch кода в статический граф для продакшена
JAX на TPU — нативная поддержка Google TPU из коробки
Differentiable programming — JAX позволяет дифференцировать любые Python функции

Альтернативные решения

Стоит также рассмотреть:

TensorFlow — проверенное решение для продакшена
Flax — высокоуровневая библиотека поверх JAX
Haiku — функциональная библиотека для JAX от DeepMind
Lightning — фреймворк для структурирования PyTorch кода

Полезные ссылки:

Заключение и рекомендации

Выбор между PyTorch и JAX зависит от ваших конкретных задач и опыта команды. PyTorch лучше подходит для быстрого прототипирования, исследовательских задач и проектов, где важна скорость разработки. JAX стоит выбирать для высокопроизводительных вычислений, научных задач и когда требуется максимальная эффективность.

Если вы только начинаете с ML, рекомендую PyTorch — у него ниже порог входа и больше материалов для изучения. Для продакшена с высокими требованиями к производительности стоит рассмотреть JAX. В любом случае, имея опыт работы с одним фреймворком, освоить второй будет значительно проще.

При развёртывании на серверах не забывайте про мониторинг ресурсов, правильную настройку CUDA и оптимизацию использования памяти GPU. Оба фреймворка требуют тщательной настройки окружения, но результат стоит затраченных усилий.

В этой статье собрана информация и материалы из различных интернет-источников. Мы признаем и ценим работу всех оригинальных авторов, издателей и веб-сайтов. Несмотря на то, что были приложены все усилия для надлежащего указания исходного материала, любая непреднамеренная оплошность или упущение не являются нарушением авторских прав. Все упомянутые товарные знаки, логотипы и изображения являются собственностью соответствующих владельцев. Если вы считаете, что какой-либо контент, использованный в этой статье, нарушает ваши авторские права, немедленно свяжитесь с нами для рассмотрения и принятия оперативных мер.

Данная статья предназначена исключительно для ознакомительных и образовательных целей и не ущемляет права правообладателей. Если какой-либо материал, защищенный авторским правом, был использован без должного упоминания или с нарушением законов об авторском праве, это непреднамеренно, и мы исправим это незамедлительно после уведомления. Обратите внимание, что переиздание, распространение или воспроизведение части или всего содержимого в любой форме запрещено без письменного разрешения автора и владельца веб-сайта. Для получения разрешений или дополнительных запросов, пожалуйста, свяжитесь с нами.