Peran `vmap` dalam pemrosesan batch paralel dengan jax
`vmap` (peta vektorisasi) adalah fungsi penting dalam JAX yang memungkinkan pemrosesan batch yang efisien dengan vektorisasi operasi. Ini memungkinkan pengembang untuk menerapkan fungsi di seluruh batch data tanpa memerlukan loop eksplisit, yang menyederhanakan kode dan meningkatkan kinerja komputasi. Ini sangat berguna untuk operasi seperti multiplikasi matriks atau transformasi elemen-bijaksana yang secara alami memperpanjang array.
cara kerja `vmap`
- Vektorisasi: `vmap` mengubah fungsi menjadi versi batch dengan menambahkan dimensi batch ke setiap operasi primitif dalam fungsi. Proses ini melibatkan mengubah fungsi menjadi representasi perantara JAX (JAXPR), yang kemudian dioptimalkan untuk eksekusi pada akselerator seperti GPU dan TPU [8].
- Eksekusi Paralel: Meskipun `VMAP` sendiri tidak memparalelkan di beberapa perangkat, ia memanfaatkan optimisasi yang mendasari Jax untuk eksekusi paralel pada satu perangkat. Ini berarti dapat mengeksploitasi akselerasi perangkat keras untuk mencapai peningkatan kinerja yang signifikan, terutama dalam aplikasi pembelajaran mesin di mana data biasanya diproses dalam batch besar [1] [2].
- Efisiensi: `VMAP` menghasilkan hasil yang identik dengan operasi batched secara manual, seperti yang digunakan dalam numpy, pytorch, atau tensorflow. Efisiensi `vmap` terletak pada kemampuannya untuk secara otomatis mengubah model menjadi versi batch tanpa memerlukan penulisan ulang manual, menjadikannya alat yang nyaman untuk pemrosesan batch [2].
Menggabungkan `vmap` dengan fungsi jax lainnya
-Kompilasi Just-In-Time (JIT): Menggabungkan `VMAP` dengan kompilasi JIT JAX (` jax.jit`) dapat lebih meningkatkan kinerja. JIT mengkompilasi fungsi menjadi kode mesin yang sangat dioptimalkan, yang, bila digunakan bersama `vmap`, memberikan efisiensi maksimum dengan memanfaatkan optimasi vektorisasi dan kompilasi [1].
- Paralelisasi dengan `pmap`: sementara` vmap` vektor pada satu perangkat, Jax juga menyediakan `pmap` untuk paralelisasi perhitungan di beberapa perangkat. Ini memungkinkan kemampuan paralelisasi yang lebih luas saat dibutuhkan [7].
Singkatnya, `VMAP` memainkan peran penting dalam JAX dengan menyederhanakan pemrosesan batch melalui vektorisasi, yang sangat penting untuk perhitungan yang efisien dalam pembelajaran mesin dan aplikasi komputasi numerik.
Kutipan:[1] https://apxml.com/courses/getting-started-with-jax/chapter-4-vectorization-with-jax/batch-pocessing
[2] https://stackoverflow.com/questions/75020544/is-vmap-eficient-as-compared-to-batched-ops
[3] https://willwhitney.com/parallelel-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/