دور "VMAP` في معالجة الدُفعات المتوازية مع Jax
`VMAP` (الخريطة المقيدة) هي وظيفة حاسمة في JAX التي تتيح معالجة الدُفعات الفعالة عن طريق إجراء عمليات تخصيص. يسمح للمطورين بتطبيق وظيفة عبر مجموعات من البيانات دون الحاجة إلى حلقات صريحة ، مما يبسط التعليمات البرمجية ويعزز الأداء الحسابي. هذا مفيد بشكل خاص لعمليات مثل مضاعفات المصفوفة أو التحولات الحكيمة التي تمتد بشكل طبيعي على المصفوفات.
كيف يعمل `VMAP`
- vectorization: يحول "VMap` وظيفة إلى نسخة مزجدة عن طريق إضافة بُعد دفعة إلى كل عملية بدائية داخل الوظيفة. تتضمن هذه العملية تحويل الوظيفة إلى تمثيل وسيطة Jax (JAXPR) ، والذي يتم تحسينه بعد ذلك للتنفيذ على مسرعات مثل GPUs و TPUS [8].
- التنفيذ الموازي: على الرغم من أن "vmap" نفسه لا يتوازى عبر أجهزة متعددة ، إلا أنه يعزز التحسينات الأساسية لـ Jax للتنفيذ الموازي على جهاز واحد. هذا يعني أنه يمكن أن يستغل تسارع الأجهزة لتحقيق تحسينات كبيرة في الأداء ، وخاصة في تطبيقات التعلم الآلي حيث تتم معالجة البيانات عادة على دفعات كبيرة [1] [2].
- الكفاءة: تنتج "VMap" نتائج مماثلة للعمليات المتجددة يدويًا ، مثل تلك المستخدمة في Numpy أو Pytorch أو TensorFlow. تكمن كفاءة `VMap` في قدرتها على تحويل النماذج تلقائيًا إلى إصدارات مزدوجة دون الحاجة إلى إعادة كتابة يدوية ، مما يجعلها أداة مريحة لمعالجة الدُفعات [2].
الجمع بين `vmap` مع وظائف Jax الأخرى
-مجموعة Just-In Time (JIT): يمكن أن يؤدي الجمع بين "VMAP` مع تجميع JAX JIT" (`jax.jit`) إلى زيادة أداء الأداء. يقوم JIT بتجميع الوظائف في رمز الجهاز المحسّن للغاية ، والذي ، عند استخدامه إلى جانب "VMAP` ، يوفر أقصى قدر من الكفاءة من خلال الاستفادة من تحسينات التوجه والتجميع [1].
- التوازي مع "PMAP": في حين أن "VMap" يتجه على جهاز واحد ، يوفر Jax أيضًا "PMAP" لموازنة الحسابات عبر أجهزة متعددة. هذا يسمح بقدرات التوازي أكثر شمولا عند الحاجة [7].
باختصار ، يلعب "VMap" دورًا حيويًا في JAX من خلال تبسيط معالجة الدُفعات من خلال التقييم ، وهو أمر ضروري للحساب الفعال في التعلم الآلي والتطبيقات الحوسبة العددية.
الاستشهادات:[1] https://apxml.com/courses/getting-started-with-jax/chapter-4-vectorization-with-jax/batch-processing
[2] https://stackoverflow.com/questions/75020544/is-vmap-fetive-as-compared-to-batched-ops
[3] https://willwhitney.com/paralled-training-jax.html
]
[5] https://docs.jax.dev/en/latest/sharded-computation.html
[6] https://www.kaggle.com/code/aakashnain/tf-jax-tutorials-bart-8-vmap-pmap
[7] https://stackoverflow.com/questions/76536601/jax-vmap-vs-pmap-vs-python-multiprocessing
[8]