Jax's `VMAP '-funktion og Just-In-Time (JIT) -kompilering er begge kraftfulde værktøjer til at optimere ydelsen i numeriske beregninger. Sådan interagerer de:
Interaktion mellem `VMAP 'og JIT
- Vectorisering vs. samling: `VMAP` bruges primært til vektoriseringsfunktioner, hvilket betyder at anvende et funktionselement-vis på tværs af en eller flere dimensioner af en matrix. Denne proces eliminerer behovet for eksplicitte Python -løkker, forbedrer læsbarheden og ydeevnen ved at udnytte hardwareoptimeringer som GPU'er og TPU'er [1] [3].
- JIT-kompilering: JIT samler på den anden side Python fungerer til XLA-optimerede eksekverbare filer, hvilket øger ydelsen markant ved at oversætte Python-kode til en form, der kan udføres mere effektivt på hardware [4] [8].
- Ved at kombinere `VMAP` og JIT: Mens` VMAP` i sig selv ikke i sagens natur udfører JIT -kompilering, kan det bruges i forbindelse med JIT for yderligere at optimere ydelsen. Når en funktion er vektoriseret ved hjælp af `VMAP ', kan anvendelse af JIT kompilere den vektoriserede funktion, hvilket fører til endnu hurtigere udførelsestider. Denne kombination er især effektiv til operationer, der kan paralleliseres på tværs af flere enheder, såsom GPU'er eller TPU'er [4] [5].
- Konkretisering og statiske argumenter: Både `VMAP 'og JIT kræver omhyggelig håndtering af statiske argumenter og arraystørrelser. `VMAP` kan støde på problemer, der ligner JIT, når man beskæftiger sig med dynamiske størrelser, da det kan have brug for input i konstante størrelser for at undgå konkretiseringsfejl. Brug af `in_axes` og specificering af statiske argumenter som 'ingen' kan hjælpe med at styre disse begrænsninger [2] [3].
Sammenfattende er 'VMAP' og JIT komplementære værktøjer i JAX. `VMAP` omdanner funktioner til vektoriserede former, der kan udføres effektivt på moderne hardware, mens JIT samler disse funktioner for yderligere ydelsesgevinster. At kombinere begge teknikker kan føre til stærkt optimerede og effektive numeriske beregninger.
Citater:[1] https://apxml.com/courses/getting-started-with-jax/chapter-4-vectorization-with-jax/jax-vmap-function
[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/should-i-witch-from-tumpy-to-jax-1
)
[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/