Rola `vmap` w równoległym przetwarzaniu wsadowym z JAX
„Vmap` (wektorowa mapa) jest kluczową funkcją w JAX, która umożliwia wydajne przetwarzanie wsadowe poprzez wektoryzację operacji. Pozwala programistom zastosować funkcję między partiami danych bez konieczności jawnych pętli, co upraszcza kod i poprawia wydajność obliczeniową. Jest to szczególnie przydatne w operacjach takich jak mnożenie macierzy lub transformacje elementarne, które naturalnie rozciągają się na tablice.
Jak `vmap` działa
- wektoryzacja: `vmap` przekształca funkcję w wersję wiekową, dodając wymiar wsadowy do każdej prymitywnej operacji w funkcji. Proces ten polega na przekształceniu funkcji w reprezentację pośredniej JAX (JAXPR), która jest następnie zoptymalizowana pod kątem wykonania na akceleratorach, takich jak GPU i TPU [8].
- Wykonanie równoległe: Chociaż sam `` vmap` nie jest równoległe w wielu urządzeniach, wykorzystuje podstawowe optymalizacje JAX do wykonania równoległego na jednym urządzeniu. Oznacza to, że może wykorzystać przyspieszenia sprzętowe, aby osiągnąć znaczącą poprawę wydajności, szczególnie w aplikacjach uczenia maszynowego, w których dane są zwykle przetwarzane w dużych partiach [1] [2].
- Wydajność: `vmap` daje wyniki identyczne z operacjami ręcznie wiekowymi, takimi jak te stosowane w Numpy, Pytorch lub Tensorflow. Wydajność „VMAP” polega na jego zdolności do automatycznego przekształcania modeli w wieżowe wersje bez wymagania ręcznego przepisywania, co czyni go wygodnym narzędziem do przetwarzania wsadowego [2].
Łączenie `vmap` z innymi funkcjami JAX
-Kompilacja Just-in-Time (JIT): Połączenie „VMAP” z kompilacją JIT JIT (`Jax.jit`) może dodatkowo zwiększyć wydajność. JIT kompiluje funkcje w wysoce zoptymalizowanym kodzie maszyny, który, gdy jest używany obok „vmap`, zapewnia maksymalną wydajność poprzez wykorzystanie zarówno wektoryzacji, jak i optymalizacji kompilacji [1].
- Równoległość z „pmap`: podczas gdy` vmap` wektoryzuje się na jednym urządzeniu, JAX zapewnia również „pmap` dla równoległości obliczeń na wielu urządzeniach. W razie potrzeby pozwala to na szersze możliwości równoległości [7].
Podsumowując, „VMAP” odgrywa istotną rolę w JAX poprzez uproszczenie przetwarzania wsadowego poprzez wektoryzację, co jest niezbędne do wydajnego obliczania uczenia maszynowego i aplikacji obliczeniowych numerycznych.
Cytaty:[1] https://apxml.com/courses/getting-started-with-jax/chapter-4-vectoration-with-jax/batch-processing
[2] https://stackoverflow.com/questions/75020544/is-vmap-efftiture-as-comprened-to-batched-ps
[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-andpmap/
[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/