„VMAP“ vaidmuo lygiagrečioje partijoje apdorojant JAX
„VMAP“ (vektorizuotas žemėlapis) yra esminė JAX funkcija, įgalinanti efektyvų partijos apdorojimą vektorizuojant operacijas. Tai leidžia kūrėjams pritaikyti funkciją visose duomenų partijose, nereikia aiškių kilpų, o tai supaprastina kodą ir pagerina skaičiavimo našumą. Tai ypač naudinga tokioms operacijoms kaip „Matrix“ daugybiniai ar elementų transformacijos, kurios natūraliai tęsiasi virš matricų.
Kaip veikia „VMAP“
- Vektorinimas: „VMAP“ funkciją paverčia paketine versija, pridedant paketinio matmenį prie kiekvienos primityvios funkcijos operacijos. Šis procesas apima funkcijos konvertavimą į JAX tarpinį vaizdą (JAXPR), kuris vėliau yra optimizuotas vykdant greitintuvus, tokius kaip GPU ir TPU [8].
- Lygiagretus vykdymas: Nors pats „VMAP“ nėra paralelinė keliuose įrenginiuose, jis panaudoja „Jax“ pagrindinius optimizavimus lygiagrečiai vykdymui viename įrenginyje. Tai reiškia, kad jis gali išnaudoti aparatinės įrangos pagreitį, kad būtų pasiektas reikšmingas našumo patobulinimas, ypač mašinų mokymosi programose, kai duomenys paprastai tvarkomi didelėmis partijomis [1] [2].
- Efektyvumas: „VMAP“ duoda rezultatus, identiškus rankiniu būdu surinktomis operacijomis, tokiomis kaip naudojamos Numpy, pytorch ar tensorflow. „VMAP“ efektyvumas yra jo sugebėjimas automatiškai paversti modelius į paketines versijas nereikalaujant rankinio perrašymo, todėl tai yra patogus įrankis paketiniam apdorojimui [2].
„VMAP“ derinimas su kitomis JAX funkcijomis
-„Just-in-in-Time“ (JIT) kompiliacija: „VMAP“ derinimas su JAX JIT kompiliacija (`jax.jit`) gali dar labiau padidinti našumą. JIT kaupia funkcijas į labai optimizuotą mašinos kodą, kuris, naudojant kartu su „VMAP“, suteikia maksimalų efektyvumą, pasinaudodama vektorizacijos ir kompiliacijos optimizavimu [1].
- Parallelizavimas su „PMAP“: Nors „VMAP“ vektoriniai viename įrenginyje, „Jax“ taip pat teikia „PMAP“ lygiagrečiuosius skaičiavimus keliuose įrenginiuose. Tai leidžia prireikus gauti išsamesnes paralelizacijos galimybes [7].
Apibendrinant galima pasakyti, kad „VMAP“ vaidina gyvybiškai svarbų vaidmenį JAX, supaprastinant partijos apdorojimą per vektorizaciją, o tai yra būtina efektyviam skaičiavimui mašinų mokymosi ir skaitmeninės skaičiavimo programose.
Citatos:[1] https://apxml.com/courses/getting-started-with-Jax/chapter-4-Vectorization-with-Jax/batch-Processing
[2] https://stackoverflow.com/questions/75020544/is-vmap-efffication-as-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-compution.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/