JAX

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High performance array computingJAX 是一个面向加速器的 Python 库，用于高性能数值计算和大规模机器学习。它提供熟悉的 NumPy 风格 API，并支持可组合的编译、批处理、自动微分与并行化程序变换，同一份代码可运行于 CPU、GPU 和 TPU 后端。

开始安装 JAX 学习 JAX 101 基础 查看性能与扩展文档 探索 Pallas 自定义内核
JAX 页面快照
6
分层文档级别：JAX 101 至 JAX 601
3
支持的主要后端：CPU、GPU 与 TPU
4
核心程序变换方向：编译、批处理、自动微分与并行化
核心能力

从数组操作到加速器程序变换

围绕数组计算、性能扩展、自动微分、专用内核和分布式系统提供分层文档与 API 参考，便于从基础使用逐步深入高级开发。

NumPy 风格数组计算

提供熟悉的 NumPy 风格 API，用于数组操作与数值计算。

即时编译与性能扩展

支持使用 jax.jit 进行即时编译，并提供提前降低与编译、性能分析和 GPU 内存管理文档。

自动微分

支持 JVP、VJP、雅可比矩阵、海森矩阵、自定义导数规则与梯度检查点等自动微分能力。

分片与并行化

提供数据放置、分布式数组、自动并行化和 shard_map 手动并行等能力。

Pallas 自定义内核与 FFI

支持使用 Pallas 编写 GPU 与 TPU 自定义内核，并通过外部函数接口调用外部代码。

文档动态

持续补充的 JAX 文档内容

文档提供 Newly documented 入口，用于查看首次覆盖的新功能与内容；同时按 JAX 101 至 JAX 601 分层组织学习路径。

Newly documented

官方文档提供 Newly documented 页面，用于查看首次记录的新功能与文档内容。

官方资料

从入门指南到 API 参考

可从安装与入门内容开始，逐步学习数组、转换、编译、分片、自动微分、Pallas 内核、分布式计算及完整 API。

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