Jax ile paralel parti işlemede VMAP rolünü açıklayabilir misiniz?

`VMAP` (vektörleştirilmiş harita), JAX'ta işlemleri vektörleştirerek verimli toplu işlemeyi sağlayan önemli bir işlevdir. Geliştiricilerin, kodu basitleştiren ve hesaplama performansını geliştiren açık döngülere ihtiyaç duymadan veri grupları boyunca bir işlev uygulamasına olanak tanır. Bu, özellikle Matris Çarpmaları veya Diziler üzerinde doğal olarak uzanan element çapında dönüşümler gibi işlemler için kullanışlıdır.

`` vmap 'nasıl çalışır

- Vektörleştirme: `vmap`, işlev içindeki her ilkel işleme bir parti boyutu ekleyerek bir işlevi toplu bir versiyona dönüştürür. Bu işlem, işlevin bir JAX ara temsili (JAXPR) 'e dönüştürülmesini içerir; bu daha sonra GPU'lar ve TPU'lar gibi hızlandırıcılar üzerinde yürütme için optimize edilir [8].

- Paralel Yürütme: `` VMAP`'in kendisi birden fazla cihaz arasında paralel olmasa da, Jax'ın tek bir cihazda paralel yürütme için altta yatan optimizasyonlarından yararlanır. Bu, özellikle verilerin tipik olarak büyük partilerde işlendiği makine öğrenimi uygulamalarında, önemli performans iyileştirmeleri elde etmek için donanım hızlanmalarından yararlanabileceği anlamına gelir [1] [2].

- Verimlilik: `VMAP`, Numpy, Pytorch veya Tensorflow'da kullanılanlar gibi manuel olarak toplu işlemlerle aynı sonuçlar üretir. `VMAP` verimliliği, manuel yeniden yazma gerektirmeden modelleri otomatik olarak toplu sürümlere dönüştürme yeteneğinde yatmaktadır, bu da onu parti işleme için uygun bir araç haline getirir [2].

`` vmap '' i diğer jax işlevleriyle birleştirmek

-Tam zamanında (JIT) derleme: `VMAP` JAX'ın JIT derlemesiyle (` jax.jit`) birleştirmek performansı daha da artırabilir. JIT, fonksiyonları, `VMAP 'ile birlikte kullanıldığında, hem vektörleştirme hem de derleme optimizasyonlarından yararlanarak maksimum verimlilik sağlar [1].

- `PMAP` ile paralelleştirme: tek bir cihazda` vmap` vektörleşirken, JAX ayrıca birden çok cihazdaki hesaplamaları paralelleştirme için `PMAP 'sağlar. Bu, gerektiğinde daha kapsamlı paralelleştirme yeteneklerine izin verir [7].

Özetle, `VMAP`, makine öğreniminde ve sayısal bilgi işlem uygulamalarında verimli hesaplama için gerekli olan vektörleştirme yoluyla parti işlemeyi basitleştirerek JAX'ta hayati bir rol oynar.