`vmap`在与jax的并行批处理处理中的角色
`vmap`(vectorized Map)是JAX中的关键功能，可以通过矢量化操作来实现有效的批处理处理。它允许开发人员在无需明确循环的情况下应用跨数据的功能，从而简化代码并增强计算性能。这对于自然延伸超过阵列的矩阵乘法或元素的转换等操作特别有用。
###`vmap'如何工作
- 矢量化：`vmap`通过向功能中的每个原始操作添加批处理维度，将函数转换为批处理版本。此过程涉及将函数转换为JAX中间表示(JAXPR)，然后对GPU和TPU等加速器的执行进行了优化[8]。
- 并行执行：尽管`vmap`本身并不在多个设备上并行化，但它利用JAX的基础优化来进行单个设备上的并行执行。这意味着它可以利用硬件加速度来实现重大的性能改进，尤其是在通常在大批处理中处理数据的机器学习应用程序[1] [2]。
- 效率：`vmap`产生的结果与手动批处理的操作相同，例如在Numpy，Pytorch或Tensorflow中使用的操作。 “ VMAP”的效率在于它的能力自动将模型转换为批处理版本而无需手动重写，从而使其成为批处理处理的方便工具[2]。
###将“ VMAP”与其他JAX功能结合
- 即时(JIT)汇编：将`vmap'与Jax的JIT编译(`jax.jit`)相结合可以进一步提高性能。 JIT将功能汇编为高度优化的机器代码，当与“ VMAP”一起使用时，通过利用矢量化和编译优化来提供最大的效率[1]。
- 与`pmap'的并行化：`vmap`在单个设备上对矢量进行矢量化时，JAX还提供`pmap'，用于跨多个设备的平行计算。这允许在需要时具有更广泛的并行功能[7]。
总之，`vmap`通过通过矢量化简化批处理处理，在JAX中起着至关重要的作用，这对于在机器学习和数值计算应用中有效计算至关重要。
引用：[1] https://apxml.com/courses/getting-with-with-jax/chapter-4-vectorization-with-jax/batch-processing
[2] https://stackoverflow.com/questions/75020544/is-vmap-efficity-aas-comparped-to-batched-ops
[3] https://willwhitney.com/parallel-training-jax.html
[4] https://pyimagesearch.com/2023/02/27/learning-jax-in-2023-part-part-2-jaxs-power-power-tools-tools-grad-jit-jit-vmap-vmap-and-pmap/
[5] https://docs.jax.dev/en/latest/sharded-compaint.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-vs-vs-python-multiprocessing
[8] https://livebook.manning.com/book/deep-learning-with-jax/chapter-7/v-10/