Jaxova funkce „VMAP“ a kompilace jit-time (JIT) jsou výkonné nástroje pro optimalizaci výkonu v číselných výpočtech. Takto interagují:
Interakce mezi `VMap` a JIT
- Vektorizace vs. Kompilace: „VMAP“ se primárně používá pro vektorizační funkce, což znamená použít funkční prvek-moudrý napříč jedním nebo více rozměry pole. Tento proces eliminuje potřebu explicitních smyček Pythonu, zvýšení čitelnosti a výkonu pomocí hardwarových optimalizací, jako jsou GPU a TPU [1] [3].
- kompilace JIT: JIT, na druhé straně, kompiluje Python funkce do XLA-optimalizovaných spustitelných souborů, což výrazně zvyšuje výkon překladem Python kódu do formuláře, který lze efektivněji provést na hardwaru [4] [8].
- Kombinace `VMap` a JIT: Zatímco samotný` vMap` nevykonává kompilaci JIT, lze jej použít ve spojení s JIT pro další optimalizaci výkonu. Jakmile je funkce vektorizována pomocí „VMap`, může použití JIT kompilovat vektorizovanou funkci, což vede k ještě rychlejšímu provedení. Tato kombinace je zvláště účinná pro operace, které lze paralelizovat na více zařízeních, jako jsou GPU nebo TPU [4] [5].
- Concretization and Static Arguments: `VMap` i JIT vyžadují pečlivé řešení statických argumentů a velikostí pole. `VMap` se může setkat s problémy podobnými JIT při řešení dynamických velikostí, protože může vyžadovat vstupy konstantní velikosti, aby se zabránilo chybám koncretizace. Použití `in_axes` a specifikace statických argumentů jako` None` může pomoci spravovat tato omezení [2] [3].
Stručně řečeno, „VMAP` a JIT jsou doplňujícími nástroji v JAX. `VMap` transformuje funkce na vektorizované formy, které lze efektivně provádět na moderním hardwaru, zatímco JIT tyto funkce sestavuje pro další zisky z výkonu. Kombinace obou technik může vést k vysoce optimalizovaným a účinným numerickým výpočty.
Citace:[1] https://apxml.com/courses/getting-started-with-jax/chapter-4-vectorization-with-jax/jax-vmap-fungc
[2] https://stackoverflow.com/questions/77427904/jax-vmap-Jit-behind-the-scenes
[3] https://docs.jax.dev/en/latest/_autosummary/jax.vmap.html
[4] https://www.tensorops.ai/post/shald-i-switch-from-numpy-to-jax-1
[5] https://pyimagesearch.com/2023/02/27/learning-jax-in-2023-part-2-Jaxs-Power-grad-Jit-vmap-and-pmap/
[6] https://jiayiwu.me/blog/2021/04/05/learning-about-jax-axes-in-vmap.html
[7] https://stackoverflow.com/questions/66548897/jax-vmap-behaviour
[8] https://www.shakudo.io/blog/a-quick-introduction-to-jax
[9] https://dinocausevic.com/2023/06/13/jax-vmap/