Jax를 사용한 병렬 배치 처리에서`vmap '의 역할
`vmap` (벡터화 된 맵)은 JAX에서 작업을 벡터화하여 효율적인 배치 처리를 가능하게하는 중요한 기능입니다. 이를 통해 개발자는 명백한 루프가 필요하지 않고 데이터 배치에 대한 기능을 적용 할 수 있으며, 이는 코드를 단순화하고 계산 성능을 향상시킵니다. 이것은 매트릭스 곱셈 또는 배열을 통해 자연스럽게 확장되는 요소 별 변환과 같은 작업에 특히 유용합니다.
###`vmap '의 작동 방식
-Vectorization :`vmap`은 함수 내의 모든 원시 작동에 배치 치수를 추가하여 함수를 배치 버전으로 변환합니다. 이 과정은 기능을 JAX 중간 표현 (JAXPR)으로 변환하는 것이 포함되며, 이는 GPU 및 TPU와 같은 가속기에서 실행하기 위해 최적화됩니다 [8].
- 병렬 실행 :`vmap` 자체는 여러 장치에서 병렬화되지 않지만 단일 장치에서 병렬 실행을 위해 JAX의 기본 최적화를 활용합니다. 이는 특히 데이터가 일반적으로 대규모 배치로 처리되는 기계 학습 애플리케이션에서 상당한 성능 향상을 달성하기 위해 하드웨어 가속화를 악용 할 수 있음을 의미합니다 [1] [2].
- 효율성 :`vmap '은 Numpy, Pytorch 또는 Tensorflow에 사용되는 작업과 같은 수동으로 배치 된 작업과 동일한 결과를 생성합니다. 'vmap'의 효율성은 수동 재 작성없이 모델을 배치 버전으로 자동 변환 할 수있는 능력에있어 배치 처리를위한 편리한 도구가됩니다 [2].
###`vmap '을 다른 JAX 기능과 결합합니다
-JIT (Just-In-Time) 컴파일 :`vmap '을 Jax의 JIT 컴파일 (`jax.jit`)과 결합하면 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다. JIT는 기능을 고도로 최적화 된 기계 코드로 컴파일하며,`vmap`과 함께 사용될 때 벡터화 및 컴파일 최적화를 모두 활용하여 최대 효율성을 제공합니다 [1].
-`PMAP '와의 병렬화 :`vmap'은 단일 장치에서 'vmap'벡터화되는 반면, Jax는 여러 장치에서 계산을 병렬화하기위한 'PMAP'도 제공합니다. 이것은 필요할 때보다 광범위한 병렬화 기능을 허용한다 [7].
요약하면,`vmap '은 벡터화를 통한 배치 처리를 단순화함으로써 JAX에서 중요한 역할을하며, 이는 기계 학습 및 수치 컴퓨팅 애플리케이션의 효율적인 계산에 필수적입니다.
인용 :[1] https://apxml.com/courses/getting-started-with-jax/chapter-4-vectorization-with-jax/batch-processing
[2] https://stackoverflow.com/questions/75020544/is-vmap-lefficient-as-comed-tobatched-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/