JAX backend 는 *연구·TPU·HPC* 의 home. jit·vmap·pmap 의 함수형 변환이 뼈대고, XLA 컴파일러 통해 GPU/TPU 에 끔찍하게 빠른 실행. Google 내부 large-scale 학습 (Gemini, PaLM 등) 의 default.
Keras 3 + JAX 면 fit() 의 편의를 누리면서 jax.grad 로 직접 gradient 도 계산 가능. functional purity 가 강제돼서 mutable state 에 익숙한 PyTorch 사용자는 처음에 어색할 수 있어.
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⚙️ Backend Note
Code
os.environ["KERAS_BACKEND"] = "jax"
import keras
model = keras.Sequential([...])
model.compile(optimizer="adam", loss="mse")
# JAX stateless API for functional purity
variables = model.variables
outputs = model.stateless_call(variables, inputs)External links
Exercise
KERAS_BACKEND=jax 로 작은
keras.ops.matmul 스니펫을 @jax.jit 데코레이터 함수 안에 넣어. 1000×1000 matmul 의 jit 유/무 시간 비교.Progress
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