บทบาทของ `vmap` ในการประมวลผลชุดคู่ขนานกับ Jax
`VMAP` (แผนที่เวกเตอร์) เป็นฟังก์ชันสำคัญใน JAX ที่ช่วยให้การประมวลผลแบบแบทช์มีประสิทธิภาพโดยการดำเนินการเวกเตอร์ ช่วยให้นักพัฒนาสามารถใช้ฟังก์ชั่นในชุดข้อมูลโดยไม่ต้องใช้ลูปที่ชัดเจนซึ่งทำให้โค้ดง่ายขึ้นและเพิ่มประสิทธิภาพการคำนวณ สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการดำเนินงานเช่นการคูณเมทริกซ์หรือการแปลงองค์ประกอบที่ชาญฉลาดซึ่งขยายไปตามอาร์เรย์ตามธรรมชาติ
ทำงานอย่างไร `vmap`
- Vectorization: `VMAP` แปลงฟังก์ชั่นเป็นเวอร์ชันแบตช์โดยการเพิ่มมิติแบทช์ให้กับการดำเนินการดั้งเดิมทุกครั้งภายในฟังก์ชั่น กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการแปลงฟังก์ชั่นเป็น JAX Intermediate Presentation (JAXPR) ซึ่งได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการดำเนินการกับตัวเร่งความเร็วเช่น GPU และ TPUs [8]
- การดำเนินการแบบขนาน: แม้ว่า `VMAP` ตัวเองจะไม่ขนานกับอุปกรณ์หลายเครื่อง แต่ใช้ประโยชน์จากการเพิ่มประสิทธิภาพพื้นฐานของ JAX สำหรับการดำเนินการแบบขนานบนอุปกรณ์เดียว ซึ่งหมายความว่าสามารถใช้ประโยชน์จากการเร่งความเร็วของฮาร์ดแวร์เพื่อให้ได้การปรับปรุงประสิทธิภาพที่สำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งในแอพพลิเคชั่นการเรียนรู้ของเครื่องที่โดยทั่วไปข้อมูลจะถูกประมวลผลในแบทช์ขนาดใหญ่ [1] [2]
- ประสิทธิภาพ: `vmap` ให้ผลลัพธ์ที่เหมือนกันกับการดำเนินการแบบแบตช์ด้วยตนเองเช่นที่ใช้ใน numpy, pytorch หรือ tensorflow ประสิทธิภาพของ `VMAP` อยู่ในความสามารถในการแปลงโมเดลโดยอัตโนมัติให้เป็นรุ่นที่มีแบตช์โดยไม่ต้องใช้การเขียนซ้ำด้วยตนเองทำให้เป็นเครื่องมือที่สะดวกสำหรับการประมวลผลแบทช์ [2]
รวม `vmap` กับฟังก์ชั่น JAX อื่น ๆ
-การรวบรวม Just-In-Time (JIT): การรวม `VMAP` กับการรวบรวม JIT ของ Jax (` jax.jit`) สามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้ JIT รวบรวมฟังก์ชั่นลงในรหัสเครื่องที่ได้รับการปรับปรุงอย่างสูงซึ่งเมื่อใช้ร่วมกับ `VMAP` ให้ประสิทธิภาพสูงสุดโดยการใช้ประโยชน์จากการปรับเวกเตอร์และการเพิ่มประสิทธิภาพการรวบรวม [1]
- ขนานกับ `pmap`: ในขณะที่` vmap` vectorizes บนอุปกรณ์เดียว Jax ยังให้ `pmap` สำหรับการคำนวณแบบขนานในอุปกรณ์หลายเครื่อง สิ่งนี้จะช่วยให้ความสามารถในการขนานที่ครอบคลุมมากขึ้นเมื่อจำเป็น [7]
โดยสรุป `VMAP` มีบทบาทสำคัญใน JAX โดยการทำให้การประมวลผลแบบแบตช์ง่ายขึ้นผ่านการทำให้เป็นเวกเตอร์ซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการคำนวณที่มีประสิทธิภาพในการเรียนรู้ของเครื่องและแอปพลิเคชันการคำนวณเชิงตัวเลข
การอ้างอิง:[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://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-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/