简单来说 ， 可以这样理解：当你想处理一些对算力要求很高的问题时 ， 通过JAX ， 你可以将复杂的问题快速分散到多个TPU上 。
目前 ， 谷歌大脑的Trax、Flax、Jax-md ， 以及DeepMind的神经网络库Haiku和强化学习库RLax等 ， 都是基于JAX构建的 。
值得一提的是 ， JAX诞生之际 ， 正是PyTorch在学术界强烈冲击TensorFlow之时 。
加州大学伯克利分校旗下研究机构RISELab的数据显示：
2019年1月到6月底 ， 在arXiv上发表的论文中 ， 提及TensorFlow和PyTorch的数量相差无几 ， PyTorch仅稍稍落后 。
不过在增长速度方面 ， 与2018年1-6月相比 ， PyTorch的“份额”增长了194% 。 TensorFlow则只增长了23% 。

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参考链接：
https://blog.tensorflow.org/2022/06/%20bringing-machine-learning-to-every-developers-toolbox.html?m=1

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