Ο ρόλος του `vmap` σε παράλληλη επεξεργασία παρτίδας με jax
Το `VMAP` (διανυσματικός χάρτης) είναι μια κρίσιμη λειτουργία στο JAX που επιτρέπει την αποτελεσματική επεξεργασία παρτίδων με τη διάνυσμα. Επιτρέπει στους προγραμματιστές να εφαρμόζουν μια λειτουργία σε παρτίδες δεδομένων χωρίς να χρειάζονται ρητές βρόχους, γεγονός που απλοποιεί τον κώδικα και βελτιώνει την υπολογιστική απόδοση. Αυτό είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για λειτουργίες όπως πολλαπλασιασμοί μήτρας ή μετασχηματισμούς στοιχείων που φυσικά εκτείνονται σε σχέση με τις συστοιχίες.
Πώς λειτουργεί το `vmap`
- Διανυσματισμός: `Το VMAP` μετατρέπει μια συνάρτηση σε μια εκδοχή που έχει υποστεί προσθήκη μιας διάστασης παρτίδας σε κάθε πρωτόγονη λειτουργία μέσα στη λειτουργία. Αυτή η διαδικασία περιλαμβάνει τη μετατροπή της λειτουργίας σε μια ενδιάμεση αναπαράσταση JAX (JAXPR), η οποία στη συνέχεια βελτιστοποιείται για εκτέλεση σε επιταχυντές όπως GPU και TPU [8].
- Παράλληλη εκτέλεση: Αν και το ίδιο το VMAP` δεν παραλληλίζεται σε πολλές συσκευές, αξιοποιεί τις υποκείμενες βελτιστοποιήσεις του JAX για παράλληλη εκτέλεση σε μία μόνο συσκευή. Αυτό σημαίνει ότι μπορεί να εκμεταλλευτεί τις επιταχύνσεις του υλικού για να επιτευχθεί σημαντικές βελτιώσεις απόδοσης, ειδικά σε εφαρμογές μηχανικής μάθησης όπου τα δεδομένα συνήθως υποβάλλονται σε επεξεργασία σε μεγάλες παρτίδες [1] [2].
- Αποδοτικότητα: `Το VMAP` παράγει αποτελέσματα ταυτόσημα με τις λειτουργίες που έχουν υποστεί χειροκίνητα, όπως αυτές που χρησιμοποιούνται σε numpy, pytorch ή tensorflow. Η αποτελεσματικότητα του `VMAP` ψέματα στην ικανότητά του να μετατρέπει αυτόματα τα μοντέλα σε εκδόσεις που έχουν συσσωρευτεί χωρίς να απαιτείται χειροκίνητη επανεγγραφή, καθιστώντας το βολικό εργαλείο για την επεξεργασία παρτίδων [2].
Συνδυάζοντας `vmap` με άλλες λειτουργίες JAX
-Just-in-time (JIT) Συλλογή: Συνδυάζοντας το `VMAP` με τη συλλογή JIT του JAX (` jax.jit`) μπορεί να ενισχύσει περαιτέρω την απόδοση. Το JIT μεταγλωττίζει σε εξαιρετικά βελτιστοποιημένο κώδικα μηχανής, ο οποίος, όταν χρησιμοποιείται παράλληλα με το `VMAP`, προσφέρει μέγιστη απόδοση αξιοποιώντας τόσο τις βελτιστοποιήσεις διανυσμάτων και συλλογής [1].
- Παραλληλισμός με `PMAP`: Ενώ` VMAP` διανυσματοποιείται σε μία μόνο συσκευή, το JAX παρέχει επίσης 'PMAP' για παραλληλισμούς υπολογισμούς σε πολλές συσκευές. Αυτό επιτρέπει πιο εκτεταμένες δυνατότητες παραλληλισμού όταν χρειάζεται [7].
Συνοπτικά, το `VMAP` διαδραματίζει ζωτικό ρόλο στο JAX, απλοποιώντας την επεξεργασία των παρτίδων μέσω διανυσματοποίησης, ο οποίος είναι απαραίτητος για τον αποτελεσματικό υπολογισμό στην εκμάθηση μηχανών και τις αριθμητικές εφαρμογές υπολογιστών.
Αναφορές:[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-tools-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-python-multiprocessing
[8] https://livebook.manning.com/book/deep-learning-with-jax/chapter-7/v-10/