摘要：
本文通过对比Jax和Numpy计算Normalized Hamming Distance的过程来对比了Jax所实现的Numpy的GPU版本所带来的加速效果。实际上在维度比较小的时候，Numpy还是有非常轻量级的优势，此时GPU的加速效果并没有很好的体现出来。但是在规模较大的输入场景下，GPU的并行加速效果简直无敌，而且几乎没有改动原本Numpy的函数接口。除此之外，Jax作为一个函数式编程的端到端可微编程框架，支持jit、vmap、pmap和xmap等非常神奇的加速和并行化功能，为深度学习等领域提供了非常强有力的支持。 阅读全文
