JAX: n "VMAP` -toiminto ja Just-in-Time (JIT) -kokoelma ovat molemmat tehokkaita työkaluja suorituskyvyn optimoimiseksi numeerisissa laskelmissa. Näin he ovat vuorovaikutuksessa:
vuorovaikutus `VMAP` ja JIT: n välillä
- Vektorisointi vs. Kokoonpano: `VMAP` käytetään ensisijaisesti vektorisointitoimintoihin, mikä tarkoittaa funktioelementtien soveltamista taulukon yhden tai useamman ulottuvuuden välillä. Tämä prosessi eliminoi nimenomaisten python -silmukoiden tarpeen, parantamalla luettavuutta ja suorituskykyä hyödyntämällä laitteistojen optimointeja, kuten GPU: ta ja TPU: ta [1] [3].
- JIT-kokoelma: Toisaalta Konfiloi Python-toiminnot XLA-optimoiduiksi suoritettaviksi, mikä parantaa suorituskykyä merkittävästi kääntämällä Python-koodin muotoon, joka voidaan suorittaa tehokkaammin laitteistoissa [4] [8].
- Yhdistämällä "vmap` ja jit: Vaikka" vmap` itsessään ei luonnostaan suorita JIT -kokoelmaa, sitä voidaan käyttää yhdessä Jitin kanssa suorituskyvyn optimoimiseksi. Kun funktio on vektorisoitu käyttämällä "VMAP", JIT: n soveltaminen voi kääntää vektorisoidun toiminnon, mikä johtaa vielä nopeampiin suoritusaikoihin. Tämä yhdistelmä on erityisen tehokas operaatioille, jotka voidaan rinnastua useiden laitteiden, kuten GPU: n tai TPU: n, välillä [4] [5].
- Konderstaalisointi ja staattiset argumentit: Sekä `VMAP` että JIT vaativat staattisten argumenttien ja taulukkokokojen huolellista käsittelyä. `VMAP` voi kohdata JIT: n kaltaisia ongelmia dynaamisten kokojen käsittelyssä, koska se saattaa tarvita vakiokokoisia tuloja konkretointivirheiden välttämiseksi. `In_axes` -sovelluksen käyttäminen ja staattisten argumenttien määrittäminen" ei "voi auttaa hallitsemaan näitä rajoituksia [2] [3].
Yhteenvetona voidaan todeta, että "Vmap` ja Jit ovat täydentäviä työkaluja Jaxissa. `VMAP` muuttaa toiminnot vektorisoiduiksi muodoiksi, jotka voidaan suorittaa tehokkaasti nykyaikaisessa laitteistossa, kun taas JIT koota nämä toiminnot suorituskyvyn lisävoittoihin. Molempien tekniikoiden yhdistäminen voi johtaa erittäin optimoituihin ja tehokkaisiin numeerisiin laskelmiin.
Viittaukset:.
[2] https://stackoverflow.com/questions/77427904/jax-vmap-jit-behind-the-scenes
[3] https://docs.jax.dev/en/latest/_autotosumary/jax.vmap.html
[4] https://www.tensorops.ai/post/should-i-switch-from-numpy-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/