Dalam pengembangan Artificial Intelligence (AI) yang bergerak sangat cepat, performa dan skalabilitas adalah segalanya.
Google DeepMind dan tim riset Google telah menggunakan teknologi yang sama untuk melatih model-model flagship mereka.
Teknologi tersebut bukanlah rahasia, melainkan sebuah ekosistem terbuka yang dikenal sebagai JAX AI Stack.
Artikel ini akan mengupas tuntas apa itu JAX AI Stack, mengapa ia diciptakan, dan bagaimana ia menantang dominasi PyTorch dalam pengembangan model Deep Learning berkinerja tinggi.
Apa Itu JAX AI Stack?
Banyak orang mengira JAX hanyalah sebuah framework tunggal.
Secara sederhana, JAX AI Stack adalah kumpulan pustaka modular yang dibangun di atas mesin inti bernama JAX. Ide utamanya adalah mengambil kode Python dan NumPy standar, lalu mengubahnya menjadi kode mesin yang sangat cepat menggunakan kompilator XLA.
Stack ini terdiri dari lapisan-lapisan berikut:
JAX & XLA: Inti performa tinggi (mesinnya).
Grain: Menangani pemuatan dan pemrosesan data (seperti
DataLoaderdi PyTorch).Flax (NNX): Pustaka untuk membangun arsitektur neural network.
Optax: Pustaka untuk optimisasi (menangani gradient descent, dll).
Orbax: Menangani penyimpanan (checkpointing) model, khususnya untuk model skala besar yang terdistribusi.
Anda bisa menggunakan semuanya bersamaan untuk pengalaman yang mulus, atau mencampur komponen yang Anda butuhkan saja.
Mengapa JAX AI Stack Dibuat?
JAX dibuat untuk memecahkan masalah skala dan kecepatan.
Tujuan utamanya adalah memungkinkan peneliti dan engineer menulis kode untuk satu GPU, namun kode tersebut dapat berjalan di ribuan akselerator (GPU atau TPU) dengan perubahan yang sangat minimal.
Kompilator JAX menangani kompleksitas distribusi tersebut, sehingga Anda tidak perlu pusing memikirkan manajemen perangkat keras tingkat rendah.
Selain itu, JAX dirancang dengan paradigma Fungsional (Functional Programming), yang berbeda dengan pendekatan Object-Oriented tradisional.
Ini memberikan kontrol yang lebih ketat terhadap "state" (keadaan) model, yang sangat krusial untuk mencegah bug saat melakukan pelatihan paralel dalam skala masif.
Bagaimana JAX Mengembangkan Model Berkinerja Tinggi?
Kekuatan JAX tidak terletak pada fungsi NumPy-nya, melainkan pada transformasi fungsi yang dimilikinya. Ada tiga transformasi utama di balik performanya :
JIT (Just-In-Time Compilation) : JAX melacak operasi Python Anda dan menggunakan XLA untuk mengompilasinya menjadi satu kernel yang sangat optimal. Ini jauh lebih cepat daripada eksekusi standar Python.
Grad (Automatic Differentiation): Berbeda dengan PyTorch yang menggunakan
.backward(),jax.gradmengambil fungsi loss Anda dan mengembalikan fungsi baru yang menghitung gradien. Ini murni fungsional dan tanpa efek samping (side effects).VMAP & PMAP: Memungkinkan vektorisasi otomatis (memproses batch data tanpa loop) dan paralelisasi ke banyak perangkat dengan sangat mudah.
JAX AI Stack vs. PyTorch: Perbandingan Konsep
Bagi Anda yang sudah terbiasa dengan PyTorch, transisi ke JAX mungkin terasa membingungkan di awal karena perbedaan filosofi. Berikut adalah perbandingan utamanya:
1. Model Building (Flax NNX vs torch.nn.Module)
Berita baiknya, pustaka Flax NNX (bagian dari JAX Stack) kini menghadirkan pengalaman yang sangat mirip dengan PyTorch. Anda mendefinisikan layer di __init__ dan alur data di __call__ (mirip forward di PyTorch).
2. Penanganan State (Imperatif vs Fungsional)
PyTorch (Imperatif): Objek model menyimpan parameternya sendiri. Saat Anda memanggil
optimizer.step(), parameter diubah secara langsung di tempat (in-place).JAX (Fungsional): "State" (seperti bobot model) harus dikelola secara eksplisit. Fungsi update mengambil gradien dan state lama, lalu mengembalikan state baru. Tidak ada perubahan tersembunyi di balik layar
3. Randomness (Acak)
Di PyTorch, angka acak seringkali diatur oleh state global. Di JAX, penanganan angka acak bersifat eksplisit menggunakan RNG Keys.
Setiap layer mendapatkan salinan kunci acaknya sendiri yang terisolasi. Ini mencegah bug halus di mana layer berbeda secara tidak sengaja saling mengganggu state acak satu sama lain, memastikan reproduksibilitas penuh.
4. Paralelisme
PyTorch: Biasanya Anda mengambil model yang sudah jadi lalu membungkusnya dengan pustaka paralelisme (seperti DDP).
JAX: Anda memberikan "petunjuk" (hints) kepada kompilator tentang bagaimana data dan bobot harus dibagi (sharded). Kompilator JAX kemudian membuat program paralel dari nol. Ini memberikan fleksibilitas luar biasa untuk pencampuran strategi paralelisme.
Kesimpulan
Dari berbagai sumber referensi yang saya baca, JAX AI Stack menawarkan yang terbaik dari dua dunia: desain object-oriented yang ramah pengguna (melalui Flax NNX) dan mesin backend fungsional berkinerja tinggi (JAX core).
Jika tujuan Anda adalah riset mutakhir atau melatih model skala besar yang membutuhkan efisiensi maksimal di atas GPU/TPU, JAX AI Stack adalah alat yang wajib Anda pelajari.
Meskipun kurva belajarnya sedikit berbeda dari PyTorch, keuntungan dalam hal kecepatan dan skalabilitas sangatlah sepadan.
Link dokumentasi: https://docs.jaxstack.ai/en/latest/getting_started.html