Роль `vmap` в паралельній партії з Jax
`vmap` (векторна карта) є вирішальною функцією в JAX, що дозволяє ефективно обробляти партію шляхом векторних операцій. Це дозволяє розробникам застосовувати функцію через партії даних, не потребуючи явних циклів, що спрощує код та підвищує ефективність обчислень. Це особливо корисно для таких операцій, як множники матриці або перетворення елементів, які, природно, поширюються на масиви.
як працює `vmap`
- Векторизація: `vmap` перетворює функцію в пакетну версію, додаючи партічний розмір до кожної примітивної операції в межах функції. Цей процес передбачає перетворення функції в проміжне представлення JAX (JAXPR), яке потім оптимізується для виконання на прискорювачах, таких як графічні процесори та ТПУ [8].
- Паралельне виконання: Хоча `vmap` сам не паралелізується на декількох пристроях, він використовує основні оптимізації JAX для паралельного виконання на одному пристрої. Це означає, що він може використовувати апаратні прискорення для досягнення значних покращень продуктивності, особливо в програмах машинного навчання, де дані зазвичай обробляються великими партіями [1] [2].
- Ефективність: `vmap` дає результати, ідентичні вручну партії операцій, таких як ті, що використовуються в Numpy, Pytorch або TensorFlow. Ефективність `vmap` полягає в його здатності автоматично перетворювати моделі в пакетні версії, не вимагаючи ручного переписування, що робить його зручним інструментом для пакетної обробки [2].
Поєднання `vmap` з іншими функціями JAX
-Компіляція справедливого часу (JIT): Поєднання `vmap` з компіляцією JAX JIT (` jax.jit`) може ще більше підвищити продуктивність. JIT складає функції у високооптимізований машинний код, який при використанні поряд з `vmap` забезпечує максимальну ефективність шляхом використання як оптимізації векторизації, так і компіляції [1].
- Паралелізація з `pmap`: Хоча` vmap` векторизується на одному пристрої, JAX також забезпечує `pmap` для паралелізуючих обчислень у декількох пристроях. Це дозволяє отримати більш широкі можливості паралелізації, коли це необхідно [7].
Підводячи підсумок, `vmap` відіграє життєво важливу роль у JAX, спростивши пакетну обробку за допомогою векторизації, що є важливим для ефективного обчислення в машинному навчальному та числовому обчислювальному додатках.
Цитати:[1] https://apxml.com/courses/getting-started-with-jax/chapter-4-vectorization-with-jax/batch-processing
[2] https://stackoverflow.com/questions/75020544/is-vmap-eficive-as-compared-to-batched-ops
[3] https://willwhitney.com/paralle-training-jax.html
[4] https://pyimagesearch.com/2023/02/27/learning-jax-in-2023-part-2jaxs-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-tutoriors-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/