Роль `vmap` в параллельной переработке партии с JAX
`vmap` (векторизованная карта) является важнейшей функцией в JAX, которая обеспечивает эффективную обработку партии путем векторизационных операций. Это позволяет разработчикам применять функцию между партиями данных без необходимости явных циклов, которые упрощает код и повышает вычислительные характеристики. Это особенно полезно для таких операций, как умножение матрицы или элементные преобразования, которые естественным образом распространяются на массивы.
Как работает vmap`
- Vectorization: `vmap` преобразует функцию в пакетную версию, добавив пакетное измерение в каждую примитивную операцию в функции. Этот процесс включает в себя преобразование функции в промежуточное представление JAX (JAXPR), которое затем оптимизируется для выполнения на акселераторах, таких как графические процессоры и TPU [8].
- Параллельное выполнение: хотя сам vmap` не параллельно на нескольких устройствах, он использует базовые оптимизации JAX для параллельного выполнения на одном устройстве. Это означает, что он может использовать аппаратные ускорения для достижения значительных улучшений производительности, особенно в приложениях машинного обучения, где данные обычно обрабатываются в больших партиях [1] [2].
- Эффективность: `vmap` дает результаты, идентичные операциям вручную, такими как результаты, используемые в Numpy, Pytorch или Tensorflow. Эффективность «VMAP» заключается в его способности автоматически превращать модели в пакетные версии, не требуя ручного переписки, что делает его удобным инструментом для переработки партии [2].
объединение `vmap` с другими функциями JAX
-Just In-Time (JIT) Компиляция: комбинирование `vmap` с компиляцией JAX's JIT (` jax.jit`) может еще больше повысить производительность. JIT компилирует функции в высоко оптимизированный машинный код, который при использовании наряду с `vmap` обеспечивает максимальную эффективность, используя как векторизацию, так и оптимизацию компиляции [1].
- Параллелизация с `pmap`: в то время как` vmap` векторизирует на одном устройстве, JAX также предоставляет «PMAP» для параллелизирования вычислений на нескольких устройствах. Это обеспечивает более обширные возможности параллелей при необходимости [7].
Таким образом, «VMAP» играет жизненно важную роль в JAX, упрощая обработку партии посредством векторизации, что важно для эффективных вычислений в машинном обучении и численных вычислительных приложениях.
Цитаты:[1] https://apxml.com/courses/getting-started-with-jax/chapter-4-vectorization-with-jax/batch-processing
[2] https://stackoverflow.com/questions/75020544/is-vmap-effiath-s-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-pmap-vs-python-multiprocessing
[8] https://livebook.manning.com/book/deep-learning-with-jax/chapter-7/v-10/