Introduction

JAX est une bibliothèque Python conçue pour le calcul numérique haute performance sur tableaux multidimensionnels. Elle est optimisée pour tirer parti des accélérateurs matériels modernes comme les GPU et TPU, tout en restant accessible depuis un environnement Python classique. L'objectif principal de JAX est de permettre aux chercheurs et ingénieurs de développer des modèles complexes d'apprentissage machine et des simulations scientifiques sans se soucier de la gestion bas niveau du matériel.

JAX propose une API reproduisant presque intégralement celle de NumPy, ce qui facilite la prise en main pour les programmeurs déjà familiers avec le calcul scientifique en Python. Les tableaux JAX (DeviceArray) se manipulent comme des ndarray de NumPy, avec la possibilité d'effectuer des opérations élémentaires, des produits matriciels, des reductions et des fonctions trigonométriques. Cette compatibilité permet de migrer du code existant vers JAX avec un minimum de modifications.

Une des fonctionnalités centrales de JAX est sa différentiation automatique via grad, permettant de calculer des gradients de fonctions Python arbitraires. Au-delà du simple calcul de dérivées, JAX propose des transformations de fonctions composables, comme jit pour la compilation Just-In-Time, vmap pour la vectorisation automatique et pmap pour la parallélisation sur plusieurs dispositifs. Ces transformations permettent d'optimiser les performances tout en conservant un style de code fonctionnel et déclaratif.

Le décorateur jit de JAX compile vos fonctions Python en code machine optimisé via XLA (Accelerated Linear Algebra). Cette approche permet de fusionner les opérations, de réduire les transferts mémoire et d'accélérer drastiquement l'exécution, en particulier sur GPU et TPU. Pour un programmeur, cela signifie qu'un code écrit de manière déclarative peut s'exécuter aussi rapidement que du code bas niveau sans avoir à gérer manuellement l'optimisation.

Le même code JAX peut s'exécuter sur CPU, GPU et TPU sans modification, grâce à son moteur XLA. Cette portabilité simplifie le développement de prototypes et la mise à l'échelle sur des infrastructures distribuées. Les programmeurs peuvent donc tester leurs modèles sur un ordinateur portable puis les exécuter sur un cluster de GPU ou TPU pour des tâches à grande échelle.

JAX fournit des outils comme vmap et pmap pour transformer automatiquement des boucles Python en opérations vectorisées ou parallélisées. Cela permet de traiter efficacement de grands lots de données ou de distribuer des calculs sur plusieurs dispositifs sans écrire de code explicite de parallélisme. Pour les programmeurs, c'est un moyen puissant de bénéficier des performances du matériel moderne tout en conservant un code clair et concis.

JAX n'est pas seulement une bibliothèque, c'est un écosystème incluant des cadres d'applications comme Flax, Haiku et des outils d'optimisation comme Optax. Il est largement utilisé par Google et DeepMind pour des projets de pointe tels qu'AlphaFold et GATO, et devient rapidement un standard pour la recherche en apprentissage profond et en calcul scientifique. Pour un programmeur, apprendre JAX, c'est accéder à un outil moderne capable de gérer à la fois des modèles de machine learning complexes et des calculs numériques exigeants.