Google DeepMind가 밀고 있는 고성능 수치 연산 프레임워크로, Gemini와 AlphaFold가 이 위에서 태어났습니다. NumPy 문법에 자동 미분, JIT 컴파일, TPU/GPU 병렬화를 얹은 구조라 함수형 프로그래밍에 익숙한 사람에게는 오히려 PyTorch보다 깔끔하게 느껴지죠. 연구 논문에서 JAX 구현이 꾸준히 늘고 있고, 특히 대규모 분산 학습에서는 PyTorch와 정면으로 붙고 있습니다. 진입 장벽이 좀 있다는 평이 있지만, 한번 jit과 vmap의 맛을 보면 "왜 진작 안 썼지"가 되는 부류의 도구입니다.
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