La fonction «VMAP» de Jax et la compilation Just-in-Time (JIT) sont toutes deux de puissants outils pour optimiser les performances dans les calculs numériques. Voici comment ils interagissent:
Interaction entre `VMAP» et JIT
- Vectorisation par rapport à la compilation: «VMAP» est principalement utilisé pour les fonctions de vectorisation, ce qui signifie appliquer un élément de fonction sur une ou plusieurs dimensions d'un tableau. Ce processus élimine le besoin de boucles Python explicites, améliorant la lisibilité et les performances en tirant parti des optimisations matérielles comme les GPU et les TPU [1] [3].
- Compilation JIT: JIT, en revanche, compile les fonctions Python en exécutables optimisés XLA, augmentant considérablement les performances en traduisant le code Python en un formulaire qui peut être exécuté plus efficacement sur le matériel [4] [8].
- La combinaison de «VMAP» et de JIT: Bien que «VMAP» lui-même n'exécute pas intrinsèquement la compilation JIT, il peut être utilisé en conjonction avec JIT pour optimiser davantage les performances. Une fois qu'une fonction est vectorisée à l'aide de «VMAP», l'application de JIT peut compiler la fonction vectorisée, conduisant à des temps d'exécution encore plus rapides. Cette combinaison est particulièrement efficace pour les opérations qui peuvent être parallélisées sur plusieurs dispositifs, tels que les GPU ou les TPU [4] [5].
- Concrétisation et arguments statiques: «VMAP» et JIT »nécessitent une manipulation minutieuse des arguments statiques et des tailles de tableau. «VMAP» peut rencontrer des problèmes similaires à JIT lorsqu'ils traitent des tailles dynamiques, car il peut avoir besoin d'entrées de taille constante pour éviter les erreurs de concrétisation. Utiliser `IN_AXES` et spécifier les arguments statiques comme« aucun »peut aider à gérer ces contraintes [2] [3].
En résumé, «VMAP» et JIT sont des outils complémentaires dans JAX. «VMAP» transforme les fonctions en formes vectorisées qui peuvent être exécutées efficacement sur le matériel moderne, tandis que JIT compile ces fonctions pour des gains de performances supplémentaires. La combinaison des deux techniques peut conduire à des calculs numériques hautement optimisés et efficaces.
Citations:[1] https://apxml.com/courses/getting-started-with-jax/chapter-4-vectorisation-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.tensensorops.ai/post/should-i-switch-from-numpy-to-jax-1
[5] https://pyimagesearch.com/2023/02/27/learning-jax-in-2023-part-2-jaxs-power-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/