Vloga `vmap" v vzporedni obdelavi šarže z Jaxom
`VMAP` (vektoriziran zemljevid) je ključna funkcija pri JAX, ki omogoča učinkovito obdelavo šarže z vektorizacijskimi operacijami. Razvijalcem omogoča, da uporabljajo funkcijo v serijah podatkov, ne da bi potrebovali eksplicitne zanke, kar poenostavi kodo in izboljšuje računalniško uspešnost. To je še posebej koristno za operacije, kot so množenje matriksa ali elementne transformacije, ki seveda širijo po nizih.
kako `vmap` deluje
- vektorizacija: `vmap` funkcijo spremeni v šaržno različico, tako da v vsako primitivno operacijo znotraj funkcije doda šaržno dimenzijo. Ta postopek vključuje pretvorbo funkcije v vmesno reprezentacijo JAX (JAXPR), ki je nato optimizirana za izvedbo na pospeševalnikih, kot sta GPU in TPUS [8].
- vzporedna izvedba: Čeprav se `VMAP` ne vzporeduje z več napravami, uporablja Jaxove osnovne optimizacije za vzporedno izvajanje na eni napravi. To pomeni, da lahko izkoristi pospeševanje strojne opreme za doseganje pomembnih izboljšav uspešnosti, zlasti v aplikacijah za strojno učenje, kjer se podatki običajno obdelujejo v velikih serijah [1] [2].
- Učinkovitost: `VMAP` daje rezultate, enaki ročno prejemanim operacijam, kot so tisti, ki se uporabljajo v Numpy, Pytorchu ali tensorflowu. Učinkovitost `vMap` je v njegovi sposobnosti, da samodejno pretvori modele v serijske različice, ne da bi bilo potrebno ročno prepisovanje, zaradi česar je priročno orodje za obdelavo paketov [2].
Kombiniranje `vmap` z drugimi funkcijami Jaxa
-Pravočasno (JIT) Komlacija: Združevanje `VMAP` z Jaxovo kompilacijo JIT (` jax.jit`) lahko še izboljša zmogljivost. JIT združuje funkcije v zelo optimizirano strojno kodo, ki, ko se uporablja skupaj z `VMAP`, zagotavlja največjo učinkovitost z uporabo vektorizacije in optimizacij kompilacije [1].
- Paralelizacija z `PMAP`: Medtem ko` VMAP` vektorizira na eni napravi, Jax ponuja tudi `PMAP` za paralelizacijo izračunov v več napravah. To omogoča obsežnejše zmogljivosti paralelizacije, kadar je to potrebno [7].
Če povzamemo, ima `VMAP` ključno vlogo pri Jaxu s poenostavitvijo obdelave šarže z vektorizacijo, kar je bistvenega pomena za učinkovito izračun strojnega učenja in numeričnih računalniških aplikacij.
Navedbe:[1] https://apxml.com/courses/getting-started-with-jax/chapter-4-vectorizacija-with-jax/batch-processing
[2] https://stackoverflow.com/questions/75020544/is-vmap-effect-as-crared-to-batched-ops
[3] https://willwhitney.com/parallel-training-jax.html
[4] https://pyimagesearc.com/2023/02/27/learning-jax-in-2023-part-2-jaxs-power ----grad-jit-vmap-and-pmap/
[5] https://docs.jax.dev/sl/latest/shardd-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/