بررسی و مقایسه فریم‌ورک‌های PyTorch و JAX

انتخاب فریم‌ورک در یادگیری یک تصمیم مهم برای تیم‌های تحقیقاتی و محصولی است که باید در آن دقت زیادی را داشته باشند. این انتخاب می‌تواند بر سرعت پیاده‌سازی، کارایی مدل‌ها، سهولت آزمون و خطا و در نهایت بر هزینه و زمان توسعه اثر بگذارد.
در این میان، دو نام بیش از همه شنیده می‌شوند:

• PyTorch
• JAX

این ابزار هر دو قدرتمند هستند، اما فلسفه طراحی، امکانات و جایگاه استفاده آن‌ها یکسان نیست. در ادامه قرار است تا در رابطه با آن‌ها بررسی‌هایی را داشته باشیم. برای پروژه من، PyTorch منطقی‌تر است یا JAX؟

آنچه در ادامه خواهید خواند:

• پیش‌نیازهای مطالعه این مقایسه
• معرفی کلی TensorFlow و PyTorch و JAX
• تفاوت‌های اصلی PyTorch و JAX به صورت کامل
• JAX چیست و چرا این‌قدر مورد توجه است؟
• ابزارهای قدرتمندی برای موازی‌سازی ارائه می‌دهد
• نکات مهم در رابطه با JAX و PyTorch
• چند مثال برای درک بهتر تفاوت‌های JAX با PyTorch
• جمع‌بندی

پیش‌نیازهای مطالعه این مقایسه

برای اینکه بتوانید این مقاله را بهتر درک کنید یا روند را درست طی کنید. بایستی پیش‌نیازهای زیر را در نظر داشته باشید.

• با زبان Python آشنایی مقدماتی داشته باشید.
• مفاهیم پایه مانن: تنسور، شبکه عصبی و گرادیان را بشناسید.
• حداقل با یکی از فریم‌ورک‌های PyTorch یا TensorFlow کار کرده باشید.
• دید کلی نسبت به استفاده از GPU یا TPU در یادگیری ماشین را داشته باشید.

اگر این موارد برای شما آشنا هستند، می‌توانید ادامه مقاله را مطالعه کنید.

معرفی کلی TensorFlow و PyTorch و JAX

فضای فریم‌ورک‌های یادگیری طی یک دهه گذشته چند بار تغییر پیدا کرده است. زمانی TensorFlow انتخاب پیش‌فرض بسیاری از تیم‌ها بود، اما به‌تدریج با رشد PyTorch این تعادل به‌هم خورد. در سال‌های اخیر نیز JAX به‌عنوان بازیگر جدید، به‌ویژه در حوزه تحقیقاتی و پروژه‌های با نیاز محاسباتی بالا، جدی گرفته می‌شود.

PyTorch

• توسعه‌یافته توسط آزمایشگاه تحقیقاتی هوش مصنوعی فیس‌بوک (FAIR)
• گراف محاسباتی پویا، دیباگ ساده، API نسبتاً شهودی
• اکوسیستم غنی، جامعه کاربری بزرگ، تعداد زیاد پروژه‌های متن‌باز
• مناسب برای طیف وسیعی از پروژه‌ها؛ از تحقیق تا محصول

JAX

• محصول تیم Google Research
• مبتنی بر NumPy و اصول برنامه‌نویسی تابعی
• ارائه‌ی تفاضل خودکار، کامپایل در لحظه (JIT) و اجرای موازی در سطح بالا
• بسیار مناسب برای محاسبات عددی سنگین، پژوهش در مقیاس بزرگ و استفاده عمیق از GPU/TPU

در ادامه، جزئیات این تفاوت‌ها را بررسی می‌کنیم.

تفاوت‌های اصلی PyTorch و JAX به صورت کامل

در ادامه قرار است به تفاوت‌های اصلی این دو بپردازیم و با دقت آن‌ها را بررسی کنیم.

1. مدل برنامه‌نویسی و سادگی استفاده

JAX از ابتدا بر پایه‌ی فلسفه‌ای ساده طراحی شده است:
«اگر با NumPy راحت هستید، با JAX هم باید راحت باشید.»

• سینتکس JAX عمداً بسیار شبیه NumPy است. تنسورها در قالب jax.numpy تعریف می‌شوند و بسیاری از عملیات آشنا عیناً در دسترس‌اند.
• این سادگی برای کسانی که از قبل با محاسبات عددی در Python کار کرده‌اند، یک مزیت جدی است.
• از سوی دیگر، JAX با تأکید بر برنامه‌نویسی تابعی کار می‌کند؛ یعنی تا حد امکان از حالت (state) متغیر و جانبی پرهیز می‌شود. برای برخی تیم‌ها این مزیت است، اما می‌تواند نیازمند تغییر ذهنیت برنامه‌نویسی باشد.

در مقابل، PyTorch:

• از گراف محاسباتی پویا (Dynamic Computation Graph) استفاده می‌کند؛ یعنی گراف هم‌زمان با اجرای کد ساخته می‌شود. این موضوع دیباگ و آزمون ایده‌های جدید را بسیار راحت می‌کند.
• سینتکس آن نسبت به JAX کمی پرجزئیات‌تر است، اما در عوض در تعریف معماری‌های پیچیده شبکه‌های عصبی و استفاده از لایه‌ها، ماژول‌ها و ابزارهای آماده، انعطاف بالایی دارد.
• برای بسیاری از مهندسان یادگیری ماشین، PyTorch به‌نوعی «استاندارد نانوشته» شده است؛ به‌خصوص در پروژه‌های متن‌باز و کاربردی.

2. عملکرد و استفاده از سخت‌افزار (GPU / TPU)

JAX به‌طور عمیق با XLA (Accelerated Linear Algebra) یکپارچه شده است. نتیجه این یکپارچگی:

• امکان کامپایل در لحظه (JIT) برای توابع عددی؛ یعنی قطعه کد شما به کُد بهینه‌شده برای GPU/TPU ترجمه می‌شود.
• ترکیب JAX + JIT روی GPU یا TPU در بسیاری از سناریوها سرعتی چشمگیر به‌همراه دارد؛ به‌خصوص در حلقه‌های تکراری سنگین یا مدل‌هایی که عملیات خطی زیادی دارند.
• JAX از ابتدا طوری طراحی شده که از چند GPU یا حتی چند دستگاه به‌طور موازی استفاده کند.

در طرف دیگر، PyTorch:

• سال‌هاست روی GPUهای مختلف استفاده می‌شود و ابزارهای متعددی برای بهینه‌سازی عملکرد دارد.
• جامعه بزرگ آن باعث شده مستندات، ترفندها و مثال‌های زیادی برای بهینه‌سازی سرعت وجود داشته باشد.
• هرچند در برخی سناریوها JAX روی GPU/TPU سریع‌تر ظاهر می‌شود، اما PyTorch هنوز در بسیاری از پروژه‌های صنعتی، به‌راحتی نیازهای عملکردی را برآورده می‌کند.

3. تفاضل خودکار (Automatic Differentiation)

بدون تفاضل خودکار، یادگیری عمیق عملاً غیرممکن است. هر دو فریم‌ورک در این زمینه قدرتمندند، اما رویکرد متفاوتی دارند:

• در PyTorch: بسته‌ی autograd به‌طور ضمنی گرادیان‌ها را محاسبه می‌کند. کافی است تنسورهایی با requires_grad=True داشته باشید، عملیات را انجام دهید و در نهایت با backward() گرادیان محاسبه شود. این روش برای اکثر کاربران بسیار سرراست و شهودی است.
• در JAX: تفاضل خودکار با استفاده از توابعی مانند grad انجام می‌شود. شما تابع ریاضی خود را تعریف می‌کنید و سپس با grad نسخه‌ی مشتق‌گیر آن تابع را می‌سازید.
  تفاوت مهم‌تر این است که JAX بر مبنای Autograd اولیه و با تکیه بر XLA، یک سیستم تفاضل خودکار بسیار کارآمد ارائه می‌کند که با سایر تبدیل‌ها (مثل JIT و VMAP) ترکیب‌پذیر است.

4. اکوسیستم، جامعه و منابع آموزشی

در انتخاب فریم‌ورک، داشتن جامعه‌ی کاربری فعال و ابزارهای جانبی بالغ، کم‌اهمیت‌تر از ویژگی‌های فنی نیست.

PyTorch

• سابقه‌ی طولانی‌تر در پروژه‌های متن‌باز
• تعداد بسیار زیاد ریپازیتوری‌ها، آموزش‌ها، ویدیوها و دوره‌های آموزشی
• کتابخانه‌های تخصصی برای بینایی ماشین، NLP، یادگیری تقویتی و…
  برای کسانی که تازه وارد دنیای یادگیری عمیق می‌شوند، این حجم از محتوا و نمونه‌کد یک مزیت جدی است.

JAX

• جدیدتر است، اما در جامعه‌ی تحقیقاتی، به‌ویژه در مقالات روز، حضور پررنگی پیدا کرده است.
• برای پروژه‌های frontier (مثل مدل‌های بسیار بزرگ، تحقیقات نظری در بهینه‌سازی، و استفاده سنگین از TPU) محبوبیت رو به رشدی دارد.
• ابزارها و کتابخانه‌های مکمل آن هنوز در حال بلوغ هستند، اما سرعت توسعه آن‌ها بالاست.

JAX چیست و چرا این‌قدر مورد توجه است؟

JAX در اصل یک کتابخانه‌ی محاسبات عددی است که:

توابع Python و NumPy را به‌طور خودکار مشتق‌گیری می‌کند

• حتی اگر تابع شامل حلقه، شرط و ساختارهای کنترلی پیچیده باشد.
• هم حالت forward-mode و هم reverse-mode (همان backpropagation) را پشتیبانی می‌کند.

از XLA برای بهینه‌سازی محاسبات استفاده می‌کند

• عملیات خطی و ماتریسی را با هم ادغام (fusion) می‌کند تا سربار حافظه کاهش یابد.
• با استفاده از jit می‌تواند یک تابع Python را یک بار کامپایل کرده و بارها با سرعت بالا اجرا کند.

ابزارهای قدرتمندی برای موازی‌سازی ارائه می‌دهد

• pmap برای اجرای هم‌زمان برنامه یکسان روی داده‌های مختلف (الگوی SPMD) روی چند دستگاه
• vmap برای بردارسازی خودکار یک تابع (یعنی تبدیل تابع تعریف‌شده روی یک نمونه، به تابعی روی batch از داده‌ها)
• grad برای تفاضل خودکار

برای مثال:

• فرض کنید می‌خواهید یک شبکه‌ی عمیق را روی دیتاست MNIST آموزش دهید.
  با JAX می‌توانید:
• با vmap عملیات را روی batchها به‌صورت برداری و بهینه اجرا کنید.
• با jit حلقه‌ی آموزش را کامپایل کنید تا سرعت قابل توجهی روی GPU به‌دست آورید.
• در صورت نیاز، با pmap آموزش را روی چند GPU/TPU توزیع نمایید.

این ترکیب قابلیت‌ها، JAX را در پروژه‌هایی که نیاز به حداکثر کارایی روی سخت‌افزارهای مدرن دارند، به گزینه‌ای جدی تبدیل کرده است؛ هرچند باید پذیرفت که به‌عنوان یک پروژه نسبتاً تازه‌تر، هنوز در برخی بخش‌ها ناصافی‌هایی دارد.

نکات مهم در رابطه با JAX و PyTorch

به شکل خلاصه، می‌توان چند نکته محوری را این‌گونه جمع‌بندی کرد:

JAX

• روی GPU و به‌ویژه روی TPU عملکرد بسیار خوبی دارد.
• با فعال کردن JIT، بسیاری از کدها چندین برابر سریع‌تر اجرا می‌شوند.
• پشتیبانی داخلی و قدرتمندی از موازی‌سازی روی چند دستگاه دارد.
• از grad برای تفاضل خودکار استفاده می‌کند و ساختار تابع را به‌صورت تحلیلی شکسته و با کمک قاعده زنجیره، گرادیان را محاسبه می‌کند.

PyTorch

• ترکیبی است از بک‌اند سریع و بهینه‌ی C++/CUDA و یک رابط کاربری Python بسیار قابل فهم.
• فرایند نمونه‌سازی (prototyping) در آن سریع و دیباگ کردن نسبتاً ساده است.
• تنسورهای آن مشابه ndarrayهای NumPy هستند، با این تفاوت که می‌توانند روی GPU قرار گیرند و محاسبات را چندین برابر سریع‌تر کنند.
• برای انواع مدل‌های یادگیری عمیق، از شبکه‌های کلاسیک تا ترنسفورمرها، کتابخانه‌ها و مثال‌های فراوانی در دسترس است.

چند مثال برای درک بهتر تفاوت‌های JAX با PyTorch

برای درک بهتر تفاوت‌های JAX با PyTorch چند مثال کامل را در ادامه بررسی خواهیم کرد تا بتوانید چالش‌های خود را راحت‌تر پشت سر بگذارید.

1. شباهت سینتکس JAX با NumPy

در JAX:

import jax.numpy as jnp
import numpy as np

L = [0, 1, 2, 3]
x_np = np.array(L, dtype=np.int32)
x_jnp = jnp.array(L, dtype=jnp.int32)

ساختار آرایه‌ها تقریبا همان چیزی است که در NumPy دیده‌اید، اما حالا نسخه JAX آماده است تا روی GPU/TPU و در کنار JIT و grad استفاده شود.

2. مقایسه سرعت ضرب ماتریسی در JAX و PyTorch

در یک آزمایش ساده، دو ماتریس 1000×1000ساخته شده‌اند و زمان اجرای ضرب ماتریسی آن‌ها با هر دو فریم‌ورک اندازه‌گیری شده است. کد به‌طور خلاصه به شکل زیر است:

import time
import jax.numpy as jnp
from jax import jit, random
import torch

def jax_matmul(A, B):
    return jnp.dot(A, B)

jax_matmul_jit = jit(jax_matmul)

def torch_matmul(A, B):
    return torch.matmul(A, B)

matrix_size = 1000
key = random.PRNGKey(0)
A_jax = random.normal(key, (matrix_size, matrix_size))
B_jax = random.normal(key, (matrix_size, matrix_size))
A_torch = torch.randn(matrix_size, matrix_size)
B_torch = torch.randn(matrix_size, matrix_size)

# Warm-up
for _ in range(10):
    jax_matmul_jit(A_jax, B_jax)
    torch_matmul(A_torch, B_torch)

start_time = time.time()
result_jax = jax_matmul_jit(A_jax, B_jax).block_until_ready()
jax_execution_time = time.time() - start_time

start_time = time.time()
result_torch = torch_matmul(A_torch, B_torch)
torch_execution_time = time.time() - start_time

print("JAX execution time:", jax_execution_time, "seconds")
print("PyTorch execution time:", torch_execution_time, "seconds")

در این تست خاص، زمان اجرای JAX (با JIT) حدود 0٫0059 ثانیه و PyTorch حدود 0٫017 ثانیه گزارش شده است.
البته باید توجه داشت که این یک مثال ساده است و در سناریوهای واقعی، تفاوت‌ها می‌تواند بسته به نوع مدل، اندازه داده و تنظیمات سخت‌افزار، تغییر کند.

3. مقایسه تفاضل خودکار در JAX و PyTorch

تابع ساده زیر را در نظر بگیرید:

[
f(x) = x^2 + 3x + 5
]

در JAX:

import jax.numpy as jnp
from jax import grad

def f(x):
    return x**2 + 3*x + 5

df_dx = grad(f)

x_value = 2.0
derivative_value = df_dx(x_value)
print("Derivative (JAX) at x =", x_value, ":", derivative_value)
# : 7.0

در PyTorch:

import torch

def f(x):
    return x**2 + 3*x + 5

x = torch.tensor([2.0], requires_grad=True)
y = f(x)
y.backward()
derivative_value = x.grad.item()
print("Derivative (PyTorch) at x =", x.item(), ":", derivative_value)
# : 7.0

هر دو فریم‌ورک مشتق صحیح را محاسبه می‌کنند، اما روش تعامل شما با گرادیان‌ها اندکی متفاوت است. در JAX با توابع صریح مانند grad کار می‌کنید، در PyTorch با مکانیزم backward() و گراف محاسباتی پویا.

جمع‌بندی

با جمع‌بندی مباحث مطرح‌شده، می‌توان گفت PyTorch زمانی انتخاب مناسب‌تری است که پروژه به نمونه‌سازی سریع، آزمایش ایده‌های مختلف و استفاده از منابع آموزشی و کتابخانه‌های آماده نیاز دارد. این فریم‌ورک برای تیم‌هایی که تمرکز آن‌ها بر توسعه‌ی محصول و سرویس است و می‌خواهند از اکوسیستم بالغی در حوزه‌هایی مانند بینایی ماشین و پردازش زبان طبیعی استفاده کنند، گزینه‌ای منطقی و کم‌ریسک محسوب می‌شود.

در مقابل، JAX در سناریوهایی ارزشمندتر است که کارایی محاسباتی بالا، اجرای بهینه روی GPU یا TPU و موازی‌سازی در مقیاس بزرگ اهمیت دارد و تیم با رویکرد برنامه‌نویسی تابعی راحت است. در نهایت، انتخاب بین این دو فریم‌ورک پاسخ واحدی ندارد و تصمیم درست زمانی گرفته می‌شود که بر اساس نیاز واقعی پروژه باشد، نه عادت یا تعصب؛ در این نگاه، PyTorch و JAX دو ابزار مکمل هستند که هرکدام در جای درست خود بیشترین اثرگذاری را دارند.