`VMAP` loma paralēlā partijas apstrādē ar Jax
`VMAP` (vektorizēta karte) ir būtiska funkcija Jax, kas nodrošina efektīvu pakešu apstrādi, veicot vektorizācijas operācijas. Tas ļauj izstrādātājiem izmantot funkciju visās datu partijās, neprasot skaidras cilpas, kas vienkāršo kodu un uzlabo skaitļošanas veiktspēju. Tas ir īpaši noderīgi tādām operācijām kā matricas reizinājumi vai elementu gudras pārvērtības, kas, protams, paplašinās virs masīviem.
Kā darbojas `VMAP`
- Vektorizācija: `VMAP` pārveido funkciju partiju versijā, pievienojot partijas dimensiju katrai primitīvajai darbībai funkcijā. Šis process ietver funkcijas pārveidošanu par Jax starpposma attēlojumu (JAXPR), kas pēc tam tiek optimizēta, lai izpildītu paātrinātājus, piemēram, GPU un TPU [8].
- Paralēlā izpilde: lai arī `VMAP` pats paralēli vairākās ierīcēs nav paralēli, tas izmanto Jax pamatā esošās optimizācijas paralēlai izpildei vienā ierīcē. Tas nozīmē, ka tas var izmantot aparatūras paātrinājumus, lai panāktu ievērojamus veiktspējas uzlabojumus, jo īpaši mašīnmācīšanās lietojumprogrammās, kur dati parasti tiek apstrādāti lielās partijās [1] [2].
- Efektivitāte: `VMAP` iegūst rezultātus, kas identiski manuāli partijas operācijām, piemēram, tie, kas tiek izmantoti Numpy, Pytorch vai TensorFlow. `VMAP` efektivitāte ir tā spēja automātiski pārveidot modeļus partiju versijās, neprasot manuālu pārrakstīšanu, padarot to par ērtu rīku partijas apstrādei [2].
Apvienojot `VMAP` ar citām Jax funkcijām
-Tikai laikā (JIT) kompilācija: apvienojot `VMAP` ar Jax's JIT kompilāciju (` jax.jit`), var vēl vairāk uzlabot veiktspēju. JIT apkopo funkcijas ļoti optimizētā mašīnas kodā, kas, lietojot kopā ar `VMAP”, nodrošina maksimālu efektivitāti, izmantojot gan vektorizāciju, gan kompilācijas optimizāciju [1].
- Paralēli ar `PMAP`: Kamēr` VMAP` Vektorizē vienā ierīcē, Jax nodrošina arī `PMAP` aprēķinu paralēlošanai vairākās ierīcēs. Tas ļauj iegūt plašākas paralēlības iespējas, kad tas nepieciešams [7].
Rezumējot, `VMAP` ir būtiska loma Jax, vienkāršojot partijas apstrādi, izmantojot vektorizāciju, kas ir būtiska efektīvai aprēķināšanai mašīnu apguvē un skaitliskās skaitļošanas lietojumprogrammās.
Atsauces:[1.]
[2] https://stackoverflow.com/questions/75020544/is-vmap-effice-as-compared-to-batched-ops
[3] https://willwhitney.com/parallel-training-jax.html
.
[5] https://docs.jax.dev/en/latest/sharded-computation.html
[6.]
[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/