#码力全开·技术π对#Google AI 的 JAX 与 TPU 结合，在机器学习模型训练上展现了强大性能，如何在自身项目
Google AI 的 JAX 与 TPU 结合，在机器学习模型训练上展现了强大性能，如何在自身项目中合理部署以实现极致加速与灵活配置？
JAX
TPU
蘑菇爱吃苦
2025-09-17 17:32:44
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在项目中合理部署JAX与TPU结合以实现极致加速与灵活配置，需遵循以下关键步骤：
@jit装饰器加速计算密集型代码，并通过pmap实现TPU多设备并行（如模型并行或数据并行）。jax.tools.colab_tpu.init()或GCP TPU实例快速连接TPU资源，确保JAX正确识别硬件。xmap或vmap优化张量操作，减少TPU的内存碎片化，同时通过sharding策略分配计算负载。Orbax或Optax库管理分布式参数同步，并通过JAX Distributed支持多TPU集群扩展。config.update()动态调整精度（如混合精度训练）或硬件资源分配策略，适配不同规模TPU配置。