JAX's `VMAP'-functie en just-in-time (JIT) compilatie zijn beide krachtige tools voor het optimaliseren van prestaties in numerieke berekeningen. Hier is hoe ze op elkaar inwerken:
Interactie tussen `vmap` en jit
- Vectorisatie versus compilatie: `VMAP` wordt voornamelijk gebruikt voor vectoriserende functies, wat betekent dat een functie-element wordt toegepast op een of meer dimensies van een array. Dit proces elimineert de behoefte aan expliciete pythonlussen, het verbeteren van leesbaarheid en prestaties door gebruik te maken van hardware -optimalisaties zoals GPU's en TPU's [1] [3].
- JIT-compilatie: JIT daarentegen compileert Python-functies in XLA-geoptimaliseerde uitvoerbare bestanden, waardoor de prestaties aanzienlijk worden gestimuleerd door Python-code te vertalen in een vorm die efficiënter op hardware kan worden uitgevoerd [4] [8].
- Het combineren van `vmap` en jit: hoewel` vmap` zelf geen inherent JIT -compilatie uitvoert, kan het worden gebruikt in combinatie met JIT om de prestaties verder te optimaliseren. Zodra een functie is gevectoriseerd met behulp van `vmap`, kan het toepassen van JIT de gevectoriseerde functie compileren, wat leidt tot nog snellere uitvoeringstijden. Deze combinatie is met name effectief voor bewerkingen die kunnen worden parallel met meerdere apparaten, zoals GPU's of TPU's [4] [5].
- Concretization en statische argumenten: zowel `vmap` als jit vereisen zorgvuldige behandeling van statische argumenten en arraygroottes. `VMAP` kan problemen tegenkomen die vergelijkbaar zijn met JIT bij het omgaan met dynamische maten, omdat het mogelijk inputs van constante grootte nodig heeft om concretisatiefouten te voorkomen. Het gebruik van `in_axes` en het opgeven van statische argumenten als 'geen' kan helpen deze beperkingen te beheren [2] [3].
Samenvattend zijn `vmap` en jit complementaire hulpmiddelen in JAX. `VMAP` transformeert functies in gevectoriseerde vormen die efficiënt kunnen worden uitgevoerd op moderne hardware, terwijl JIT deze functies compileert voor aanvullende prestatievoorraden. Het combineren van beide technieken kan leiden tot sterk geoptimaliseerde en efficiënte numerieke berekeningen.
Citaten:[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-switch-from-numpy-to-o-jax-1
[5] https://pyimagearch.com/2023/02/27/learning-jax-in-2023-part-2-jaxs-tools-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/