Role `vMap` v paralelním zpracování dávek s JAX
`vMap` (vektorizovaná mapa) je klíčovou funkcí v JAX, která umožňuje efektivní dávkové zpracování vektorizačními operacemi. Umožňuje vývojářům aplikovat funkci napříč dávkami dat, aniž by potřebovali explicitní smyčky, což zjednodušuje kód a zvyšuje výpočetní výkon. To je zvláště užitečné pro operace, jako jsou multiplikace matice nebo transformace prvků, které se přirozeně rozprostírají po poli.
Jak funguje `vmap`
- Vektorizace: „VMAP“ transformuje funkci na dávkovou verzi přidáním dávkové dimenze do každé primitivní operace v rámci funkce. Tento proces zahrnuje přeměnu funkce na meziprodukt Jax (JAXPR), která je poté optimalizována pro provádění urychlovačů, jako jsou GPU a TPU [8].
- Paralelní provedení: Ačkoli sama „VMAP` sama o sobě nepraví na více zařízeních, využívá základní optimalizace Jax pro paralelní provádění na jednom zařízení. To znamená, že může využívat hardwarové zrychlení k dosažení významného zlepšení výkonu, zejména v aplikacích strojového učení, kde jsou data obvykle zpracovávána ve velkých dávkách [1] [2].
- Účinnost: „VMAP“ produkuje výsledky identické s ručně dávkovými operacemi, jako jsou ty, které se používají v Numpy, Pytorch nebo Tensorflow. Účinnost „VMAP“ spočívá v jeho schopnosti automaticky transformovat modely na dávkové verze, aniž by vyžadovala ruční přepisování, což z něj činí pohodlný nástroj pro zpracování dávek [2].
Kombinace `vMap` s dalšími funkcemi Jax
-kompilace jit-time (JIT): Kombinace `vMap` s kompilací JIT JIT (` jax.jit`) může dále zvýšit výkon. JIT kompiluje funkce do vysoce optimalizovaného strojového kódu, který, když je použit spolu s `vMap`, poskytuje maximální účinnost využitím optimalizací vektorizace i kompilace [1].
- Parallelizace s `pMAP`: Zatímco` VMap` vektorizuje na jednom zařízení, Jax také poskytuje „PMAP“ pro paralelizaci výpočtů napříč více zařízeními. To umožňuje v případě potřeby rozsáhlejší paralelizační schopnosti [7].
Stručně řečeno, „VMAP“ hraje v JAX zásadní roli zjednodušením dávkového zpracování prostřednictvím vektorizace, což je nezbytné pro efektivní výpočet při strojovém učení a numerické výpočetní aplikace.
Citace:[1] https://apxml.com/courses/getting-started-with-jax/chapter-4-vectorization-with-jax/batch-processing
[2] https://stackoverflow.com/questions/75020544/IS-VMAP-Efficient-As-compared-to-batched-ops
[3] https://willwhitney.com/parallel-training-jax.html
[4] https://pyimagesearch.com/2023/02/27/learning-jax-in-2023-part-2-Jaxs-Power-grad-Jit-vmap-and-pmap/
[5] https://docs.jax.dev/en/latest/sharded-computation.html
[6] https://www.kaggle.com/code/aakashnain/tf-jax-tutorials-part-8-vmap-pmap
[7] https://stackoverflow.com/questions/76536601/jax-vmap-vs-pmap-vs-pothon-multiProcessing
[8] https://livebook.manning.com/book/deep-learning-with-jax/chapter-7/v-10/