Grafos de Cómputo en PyTorch vs JAX: ¿Cinta Dinámica o Traza Estática?

Actualizado en April 30, 2025 7 minutos leer

¿Cómo “recuerda” tu código de deep learning las operaciones que acaba de ejecutar para poder calcular gradientes automáticamente?
En este artículo a fondo desmontamos la anatomía de los grafos de cómputo y explicamos por qué PyTorch y JAX—dos bibliotecas dominantes en investigación y producción—adoptan enfoques radicalmente distintos. Al terminar comprenderás los compromisos de diseño, elegirás la herramienta adecuada para tu próximo proyecto y obtendrás consejos prácticos listos para aplicar.

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1 ¿Qué es un Grafo de Cómputo?

Un grafo de cómputo es un grafo acíclico dirigido (DAG) donde:

• Nodos representan valores (tensores, escalares, estados RNG)
• Aristas representan operaciones que transforman entradas en salidas

Durante el entrenamiento construimos dos grafos entrelazados:

1. Grafo de forward – traza el flujo de datos desde las entradas hasta la pérdida
2. Grafo de backward – creado por el motor de autodiferenciación para que los gradientes se propaguen de la pérdida a los parámetros

Como el grafo es solo datos, las bibliotecas pueden:

• Reordenar/fusionar operaciones para mayor velocidad
• Podar ramas no utilizadas (modelos multitarea)
• Serializar el grafo para ejecutarlo en otro hardware o runtime

¿Por qué un DAG y no un grafo general? Los ciclos implican que un valor depende de sí mismo (directa o indirectamente). Se evitan desplegando bucles o conectando aristas recurrentes al nodo de paso‑temporal‑previo; cada iteración sigue siendo un DAG.

A lo largo del artículo alternaremos entre dos mentalidades:

• Tape (cinta) – “grabamos todo sobre la marcha y lo reproducimos hacia atrás”.
• Trace (traza) – “espiamos la estructura de la función antes de correrla y entregamos el grafo estático a un compilador”.

2 PyTorch: Grafos Dinámicos “Define‑By‑Run”

La filosofía de PyTorch prioriza la flexibilidad. Cada vez que se ejecutan tus líneas de Python, PyTorch crea un grafo nuevo en C++. La cadena grad_fn que ves al imprimir un tensor es la parte visible de ese iceberg.

import torch

a = torch.randn(3, requires_grad=True)
b = torch.randn(3, requires_grad=True)

c = (a * b).sum()
print(c.grad_fn)  # <SumBackward0 object at …>

c.backward()

Cómo funciona el motor

1. Paso forward – cada operación diferenciable hereda de torch.autograd.Function y empuja un nodo a la cinta de autograd
2. Paso backward – al llamar tensor.backward(), el motor en C++ hace top‑sort inverso y acumula gradientes en los tensores hoja

Ventajas del dinamismo

Puntos dolorosos

• Operaciones in‑place (tensor += 1) pueden descartar historia necesaria
• Tensores desconectados al convertir a NumPy y volver
• Explosiones de memoria si los bucles construyen grafos sin torch.no_grad()

3 JAX: Grafos Estáticos por Tracing

JAX fusiona Autograd con XLA y una mentalidad funcional. Escribes funciones puras; JAX se ejecuta en tres etapas:

1. Tracing – intercepta Python y construye un JAXPR (IR estilo SSA)
2. Compilación – baja JAXPR a HLO, fusiona kernels, genera binario para el dispositivo
3. Ejecución – cachea el binario; las llamadas siguientes evitan Python por completo

import jax, jax.numpy as jnp

@jax.jit  # compila toda la función
def network(x, w):
    return jnp.tanh(x @ w)

print(jax.make_jaxpr(network)(jnp.ones((1,4)), jnp.ones((4,4))))

Superpoderes característicos

Desventajas

• Latencia de compilación – segundos en modelos grandes
• Restricciones de pureza – sin efectos secundarios dentro de regiones jit
• Depuración – piensa en grafos, no en trazas imperativas

4 Comparación Práctica

Control de flujo

# PyTorch
def coin_net(x, w1, w2):
    return torch.relu(x @ w1) if torch.rand(()) < 0.5 else torch.sigmoid(x @ w2)

# JAX
def coin_net(x, key, w1, w2):
    branch = jax.random.bernoulli(key)
    return jax.lax.cond(branch,
                        lambda _: jnp.relu(x @ w1),
                        lambda _: jax.nn.sigmoid(x @ w2),
                        operand=None)

Micro‑benchmark

RTX 4090, CUDA 12, PyTorch 2.3, JAX 0.4.27 – tiempo de compilación excluido.

5 Optimización de Grafos & Trucos de Memoria

Gradient checkpointing

# PyTorch
from torch.utils.checkpoint import checkpoint
out = checkpoint(block, x)

# JAX
out = jax.checkpoint(block)(x)

SPMD y paralelismo de modelos

• PyTorch: torchrun, FSDP, plugins de paralelismo tensorial
• JAX: pmap, pjit, especificaciones GSPMD

Precisión mixta

PyTorch: torch.cuda.amp.autocast()
JAX: define dtype=jnp.float16; XLA gestiona el escalado de pérdida

6 Flujos de Depuración que Sí Usarás

Consejo: Combina torch.cuda.memory_summary() o la variable XLA_PYTHON_CLIENT_MEM_FRACTION para vigilar la memoria en vivo.

7 Casos de Uso Avanzados

1. Meta‑learning – autograd de orden superior en PyTorch vs. jax.hessian en JAX
2. Programación probabilística – Pyro vs. NumPyro
3. Física diferenciable – PyTorch3D vs. BraX
4. RL a gran escala – Meta ReAgent (PyTorch) vs. DeepMind Acme (JAX)
5. Despliegue en edge – PyTorch Mobile vs. jax2tf → TFLite

8 Elegir la Herramienta Correcta (o Ambas)

9 Conclusión

Los grafos de cómputo son el andamiaje invisible del deep learning moderno. La cinta dinámica de PyTorch se siente como Python: inmediata y maleable. Los grafos estáticos de JAX se sienten como un compilador: estrictos al inicio, rapidísimos después. Dominar ambos te da ventaja tanto en prototipos de investigación como en inferencia en producción.

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FAQ

def dump_graph(t, visited=set(), depth=0):
    if t.grad_fn and t.grad_fn not in visited:
        visited.add(t.grad_fn)
        print('  ' * depth, t.grad_fn)
        for nxt, _ in t.grad_fn.next_functions:
            if nxt is not None:
                dump_graph(nxt, visited, depth+1)

def count_ops(f, *args):
    jaxpr = jax.make_jaxpr(f)(*args)
    return len(jaxpr.jaxpr.eqns)
print('Ops:', count_ops(network, jnp.ones((1,4)), jnp.ones((4,4))))