Fugu-MT 論文翻訳(概要): Orbax: Distributed Checkpointing with JAX

論文の概要: Orbax: Distributed Checkpointing with JAX

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.23066v1
Date: Thu, 21 May 2026 21:57:28 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-05-25 17:29:20.115783
Title: Orbax: Distributed Checkpointing with JAX
Title（参考訳）: Orbax: JAXによる分散チェックポイント
Abstract要約: Orbaxは、分散アクセラレータシステムの複雑さを抽象化するJAXネイティブなチェックポイントライブラリである。我々は、PyTorchの競合よりパフォーマンスが3.5$times$を節約し、2$times$をロードすることを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2139026464835574
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In a landscape of high-performance distributed ML systems, JAX has emerged as a framework of choice. However, JAX's modular design philosophy leaves it without a standardized checkpointing solution. In this paper, we introduce Orbax, a modular, JAX-native checkpointing library that abstracts the complexities of distributed accelerator systems while also providing flexibility for user-friendly checkpoint manipulations throughout the ML model lifecycle. We demonstrate performance exceeding comparable PyTorch competitors by up to 3.5$\times$ for saving and 2$\times$ for loading. The library is available at https://github.com/google/orbax.
Abstract（参考訳）: 高性能分散MLシステムの展望の中で、JAXは選択のフレームワークとして現れました。しかし、JAX のモジュラー設計哲学は、標準化されたチェックポイントソリューションなしでそれを残します。本稿では,分散アクセラレータシステムの複雑さを抽象化し,MLモデルライフサイクルを通じてユーザフレンドリなチェックポイント操作の柔軟性を提供する,モジュール型のJAXネイティブなチェックポイントライブラリであるOrbaxを紹介する。我々は、PyTorchの競合よりパフォーマンスが3.5$\times$を節約し、2$\times$をロードします。ライブラリはhttps://github.com/google/orbax.comから入手できる。

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