A „Vmap” szerepe párhuzamos tétel -feldolgozásban Jax
A `VMAP` (vektorizált MAP) a JAX -ben egy kritikus funkció, amely lehetővé teszi a kötegelt feldolgozást a vektorizálással. Ez lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy egy függvényt alkalmazzanak az adatsorok között anélkül, hogy explicit hurkokra lenne szükségük, ami egyszerűsíti a kódot és javítja a számítási teljesítményt. Ez különösen hasznos olyan műveletekhez, mint a mátrix szorzás vagy az elem-transzformációk, amelyek természetesen kiterjednek a tömbökön.
Hogyan működik a `vmap`
- Vektorizálás: A `VMAP` egy függvényt kötegelt verzióvá alakít, ha kötegelt dimenzióval hozzáadja a függvény minden primitív műveletét. Ez a folyamat magában foglalja a függvény JAX közbenső ábrázolássá (JAXPR) konvertálását, amelyet ezután a gyorsítók, például a GPU -k és a TPU -k végrehajtására optimalizálnak [8].
- Párhuzamos végrehajtás: Bár maga a „VMAP” nem párhuzamos több eszközön, kihasználja a JAX alapvető optimalizálásait a párhuzamos végrehajtáshoz egyetlen eszközön. Ez azt jelenti, hogy kihasználhatja a hardver gyorsulását a jelentős teljesítményjavítások elérése érdekében, különösen a gépi tanulási alkalmazásokban, ahol az adatokat általában nagy tételekben dolgozják fel [1] [2].
- Hatékonyság: A `VMAP` olyan eredményeket hoz, amelyek megegyeznek a kézi kötegelt műveletekhez, például a NumPy, Pytorch vagy TensorFlow -ban használt eredményekhez. A „VMAP” hatékonysága abban rejlik, hogy a modelleket automatikusan átalakított verziókká alakítja, anélkül, hogy kézi átírást igényelne, és ez kényelmes eszköz a kötegelt feldolgozáshoz [2].
A „Vmap” kombinálása más JAX funkciókkal
-Just-in-Time (JIT) összeállítás: A „VMAP” és a JAX JIT összeállításának (`JAX.JIT ') kombinálása tovább javíthatja a teljesítményt. A JIT összeállítja a nagyon optimalizált gépi kódot, amely a „VMAP” mellett történő használat esetén a maximális hatékonyságot biztosítja a vektorizálás és az összeállítás optimalizálásának kiaknázásával [1].
- Párhuzamosítás a „PMAP” -val: Míg a „VMAP” egyetlen eszközön vektorizálódik, a JAX a „PMAP” -ot is biztosítja a számítások párhuzamosításához több eszközön. Ez lehetővé teszi a szélesebb körű párhuzamosítási képességeket, ha szükséges [7].
Összefoglalva: a „VMAP” létfontosságú szerepet játszik a JAX -ben azáltal, hogy a tételek feldolgozását vektorizálás révén egyszerűsíti, ami elengedhetetlen a gépi tanulás és a numerikus számítási alkalmazások hatékony számításához.
Idézetek:[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-t- to-ops-ops
[3] https://willwitney.com/parallel-training-jax.html
[4] https://pyimagesearch.com/2023/02/27/learning-jax-in-2023-Part-2-jaxs-power-tools-grad-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/