Vai trò của `vmap` trong xử lý hàng loạt song song với Jax
`vmap` (bản đồ vectorized) là một chức năng quan trọng trong JAX cho phép xử lý hàng loạt hiệu quả bằng cách vận hành vector hóa. Nó cho phép các nhà phát triển áp dụng một chức năng trên các lô dữ liệu mà không cần các vòng lặp rõ ràng, giúp đơn giản hóa mã và tăng cường hiệu suất tính toán. Điều này đặc biệt hữu ích cho các hoạt động như phép nhân ma trận hoặc các biến đổi phần tử khôn ngoan tự nhiên mở rộng qua các mảng.
Cách `Vmap` hoạt động
- Vectorization: `VMAP` chuyển đổi hàm thành phiên bản Batch bằng cách thêm kích thước hàng loạt vào mọi hoạt động nguyên thủy trong hàm. Quá trình này liên quan đến việc chuyển đổi hàm thành biểu diễn trung gian JAX (JAXPR), sau đó được tối ưu hóa để thực hiện trên các máy gia tốc như GPU và TPU [8].
- Thực thi song song: Mặc dù chính `vmap` không song song hóa trên nhiều thiết bị, nhưng nó tận dụng các tối ưu hóa cơ bản của JAX để thực hiện song song trên một thiết bị. Điều này có nghĩa là nó có thể khai thác tăng tốc phần cứng để đạt được các cải tiến hiệu suất đáng kể, đặc biệt là trong các ứng dụng học máy nơi dữ liệu thường được xử lý theo các lô lớn [1] [2].
- Hiệu quả: `VMAP` tạo ra kết quả giống hệt với các hoạt động được ghép thủ công, chẳng hạn như các hoạt động được sử dụng trong Numpy, Pytorch hoặc Tensorflow. Hiệu quả của `VMAP` nằm ở khả năng tự động chuyển đổi các mô hình thành các phiên bản hàng loạt mà không yêu cầu viết lại thủ công, biến nó thành một công cụ thuận tiện để xử lý hàng loạt [2].
Kết hợp `vmap` với các chức năng JAX khác
-Tổng hợp trong thời gian (JIT): Kết hợp `vmap` với phần biên dịch JIT của JAX (` jax.jit`) có thể tăng cường hiệu suất hơn nữa. JIT biên dịch các chức năng thành mã máy được tối ưu hóa cao, khi được sử dụng cùng với `vmap`, mang lại hiệu quả tối đa bằng cách tận dụng cả tối ưu hóa vectơ và biên dịch [1].
- Song song hóa với `pmap`: Trong khi` vmap` vector hóa trên một thiết bị duy nhất, Jax cũng cung cấp `PMAP` để song song hóa các tính toán trên nhiều thiết bị. Điều này cho phép các khả năng song song hóa rộng hơn khi cần thiết [7].
Tóm lại, `VMAP` đóng vai trò quan trọng trong JAX bằng cách đơn giản hóa việc xử lý hàng loạt thông qua vector hóa, điều này rất cần thiết cho tính toán hiệu quả trong các ứng dụng máy tính học máy và máy tính.
Trích dẫn:[1] https://apxml.com/courses/getting-started-with-jax/chapter-4-vectorization-with-jax/batch-processing
[2] https://stackoverflow.com/questions/75020544/is-vmap-efficient-as-compared-to-batched-ops
[3] https://willwhitney.com/parallel-training-jax.html
[4] https://pyd
[5] https://docs.jax.dev/en/latest/sharded-computing.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
.