这篇论文介绍了一个名为FAX的软件库，它是基于JAX（一个用于高性能机器学习计算的Python库）构建的，旨在支持大规模分布式和联邦计算。FAX特别适用于数据中心和跨设备应用程序，能够在不共享数据的情况下，让多个客户端协作完成机器学习任务，这就是所谓的联邦学习（FL）。
主要功能：
FAX的主要功能是提供一个易于编程、高性能和可扩展的框架，用于在数据中心执行联邦计算。它允许用户利用JAX的强大特性，如分片（sharding）和即时编译（JIT）到XLA（一种用于高效机器学习计算的中间表示）。FAX还实现了联邦自动微分（federated AD），这大大简化了联邦计算的表达。
主要特点：
- 可扩展性： FAX能够高效地处理大规模的联邦学习任务，即使是涉及数十亿参数的模型也能应对自如。
- 联邦自动微分： FAX提供了完整的联邦自动微分实现，这使得用户可以轻松地对联邦计算进行微分，同时保留数据位置信息。
- 兼容性： FAX的计算可以被解释为现有的生产跨设备联邦计算系统所理解的计算图。
工作原理： FAX通过将联邦计算的基本构建块嵌入到JAX中作为原语（primitives），来实现其功能。这些构建块包括联邦广播、联邦映射和联邦求和等操作。FAX利用JAX的原语机制，在数据中心运行时环境中实现这些操作的高效分片和计算。此外，FAX还能够通过JAX的自动微分机制来实现联邦自动微分，这使得用户可以对联邦计算进行前向和后向模式的微分。
具体应用场景：
- 数据中心的机器学习研究： FAX可以加速在数据中心进行的联邦学习研究，因为它提供了高性能和可扩展的计算能力。
- 跨设备联邦学习： 虽然FAX主要用于数据中心，但它也可以用于跨设备的联邦学习场景，例如在移动设备上训练机器学习模型。
- 隐私保护的机器学习： FAX结合了联邦学习和自动微分，使得开发者可以创建既高效又注重隐私的机器学习算法。
总的来说，FAX是一个强大的工具，它将联邦学习的优势带到了JAX生态系统中，使得开发者可以更容易地构建和优化大规模的联邦学习应用。
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