extropic-ai/thrml

何を解決するか

THRMLは、確率的グラフィカルモデル（PGM）の作成とサンプリングをより効率的に行うことを目的としています。特に、スパースで異種のグラフ上で高性能なサンプリングを実装する困難さに焦点を当て、将来的にエネルギー効率の高い専用ハードウェアで実行できるモデルのプロトタイピングを研究者に支援する橋渡しを提供します。

仕組み

THRMLはJAXライブラリとして構築されており、因子ベースの相互作用をコンパクトなグローバル状態表現に変換します。このアプローチにより、Pythonループを最小限に抑え、JAXの配列レベルの並列性を活用して、GPU上でブロックギブスサンプリングおよびエネルギーに基づくモデル（EBM）を高速化します。

対象ユーザー

確率的グラフィカルモデル、エネルギーに基づくモデルに取り組んでいる研究者や開発者、ハードウェア加速サンプリングを実験している方々を対象としています。

特徴

• ブロック化ギブスサンプリング：確率的グラフィカルモデルに最適化されています。
• JAX駆動：GPU加速と配列レベルの並列性を活用しています。
• 柔軟なノード状態：任意のPyTreeノード状態と異種グラフィカルモデルをサポートしています。
• ハードウェア対応：将来のエネルギー効率の高いサンプリングハードウェア（Extropic製）向けのプロトタイピング環境を提供します。