GoogleJAX是一个用于变换数值函数的机器学习框架，Google称其为为结合了修改版本的Autograd（通过函数微分自动获得梯度函数）和 TensorFlow 的XLA（加速线性代数）。该框架的设计尽可能遵循 NumPy 的结构和工作流程，并与TensorFlow和 PyTorch 等各种现有框架协同工作。

JAX的主要功能是包括：

• grad：自动微分
• jit：编译
• vmap：自动矢量化
• pmap：SPMD编程