Voici la liste des termes et vocabulaires populaires pour la bibliothèque JAX pour Python :
| Français | Anglais | Description |
|---|---|---|
| Arbre de données | pytree | Abstraction permettant à JAX de gérer uniformément tuples, listes, dictionnaires et autres conteneurs d'objets Array. |
| Compilation à la volée | JIT | Abréviation de Just In Time compilation. Compile les opérations sur tableaux en code machine via XLA, souvent via jax.jit(). |
| Différentiation automatique en mode avant | forward-mode autodiff | Voir JVP. Méthode de différentiation automatique calculant le produit jacobien-vecteur. |
| Différentiation automatique en mode inverse | reverse-mode autodiff | Voir VJP. Méthode de différentiation automatique qui calcule le produit vecteur-jacobien. |
| Dispositif | Device | Terme générique désignant le CPU, GPU ou TPU utilisé par JAX pour effectuer les calculs. |
| Fonction pure | pure function | Fonction dont les sorties dépendent uniquement de ses entrées et qui n'a pas d'effets de bord. Les transformations JAX sont conçues pour fonctionner avec des fonctions pures. |
| jaxpr | jaxpr | Abréviation de JAX expression. Représentation intermédiaire d'un calcul généré par JAX, transmise à XLA pour compilation et exécution. |
| Primitive | primitive | Unité fondamentale de calcul dans JAX. Les fonctions de jax.lax représentent souvent des primitives. Chaque opération dans un jaxpr est une primitive. |
| Processeur central | CPU | Abréviation de Central Processing Unit. Les CPU sont l'architecture standard des ordinateurs. JAX peut exécuter des calculs sur CPU, mais les performances sont souvent meilleures sur GPU ou TPU. |
| Processeur graphique | GPU | Abréviation de Graphical Processing Unit. Initialement dédié au rendu d'images, maintenant utilisé pour des calculs généraux rapides sur tableaux. JAX peut cibler les GPU pour accélérer les opérations. |
| Produit jacobien-vecteur | JVP | Abréviation de Jacobian Vector Product, aussi appelé différentiation automatique en mode avant. Implémenté via jax.jvp(). |
| Produit vecteur-jacobien | VJP | Abréviation de Vector Jacobian Product, aussi appelé différentiation automatique en mode inverse. Implémenté via jax.vjp(). |
| Programmation fonctionnelle | functional programming | Paradigme de programmation où les programmes sont définis par la composition et l'application de fonctions pures. JAX est conçu pour fonctionner avec ce style. |
| Programme unique, données multiples | SPMD | Abréviation de Single Program Multi Data. Technique de parallélisation où le même programme est exécuté sur différents jeux de données sur plusieurs dispositifs. Implémenté via jax.pmap(). |
| Statique | static | Valeur non tracée lors d'une compilation JIT, souvent utilisée pour des calculs au moment de la compilation. |
| Tableau | Array | Cette structure est l'équivalent de numpy.ndarray dans JAX. Voir jax.Array pour plus de détails. |
| Traceur | Tracer | Objet représentant un jax.Array pour déterminer la séquence d'opérations exécutées par une fonction Python. Implémenté via jax.core.Tracer. |
| Transformation | transformation | Fonction d'ordre supérieur qui prend une fonction en entrée et retourne une fonction transformée. Exemples : jax.jit(), jax.vmap(), jax.grad(). |
| Type faible | weak type | Type de données JAX avec promotion similaire aux scalaires Python. Voir "Weakly-typed values" dans la documentation JAX. |
| Unité de traitement tensoriel | TPU | Abréviation de Tensor Processing Unit. Puce spécialisée pour calculs rapides sur tenseurs N-dimensionnels, utilisée en apprentissage profond. JAX peut cibler les TPU. |
| XLA | XLA | Abréviation de Accelerated Linear Algebra. Compilateur spécifique pour les opérations linéaires, backend principal pour le code JIT compilé de JAX. |
Dernière mise à jour : Lundi, le 2 février 2026