Η λειτουργία του JAX «VMAP» και η συλλογή Just-in-Time (JIT) είναι και τα δύο ισχυρά εργαλεία για τη βελτιστοποίηση της απόδοσης σε αριθμητικούς υπολογισμούς. Δείτε πώς αλληλεπιδρούν:
αλληλεπίδραση μεταξύ `vmap` και jit
- Διανυσματισμός έναντι σύνταξης: `VMAP` χρησιμοποιείται κυρίως για τις λειτουργίες διανυσμάτων, πράγμα που σημαίνει εφαρμογή ενός στοιχείου λειτουργίας-σοφός σε μία ή περισσότερες διαστάσεις μιας συστοιχίας. Αυτή η διαδικασία εξαλείφει την ανάγκη για ρητές βρόχους Python, ενισχύοντας την αναγνωσιμότητα και την απόδοση αξιοποιώντας τις βελτιστοποιήσεις υλικού όπως οι GPU και οι TPU [1] [3].
- JIT Compilation: Η JIT, από την άλλη πλευρά, μεταγλωττίζει τη λειτουργία Python σε εκτελέσιμα εκτελέσιμα με XLA, ενισχύοντας σημαντικά την απόδοση μεταφράζοντας τον κώδικα Python σε μια μορφή που μπορεί να εκτελεστεί πιο αποτελεσματικά στο υλικό [4] [8].
- Συνδυάζοντας το `vmap` και το JIT: ενώ το ίδιο το` vmap` δεν εκτελεί εγγενώς τη συλλογή JIT, μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε συνδυασμό με την JIT για να βελτιστοποιήσει περαιτέρω την απόδοση. Μόλις μια συνάρτηση διανυσματοποιηθεί χρησιμοποιώντας το `VMAP`, η εφαρμογή του JIT μπορεί να καταρτίσει τη διανυσματοποιημένη λειτουργία, οδηγώντας σε ακόμη ταχύτερους χρόνους εκτέλεσης. Αυτός ο συνδυασμός είναι ιδιαίτερα αποτελεσματικός για τις λειτουργίες που μπορούν να παραλληλιστούν σε πολλές συσκευές, όπως GPU ή TPU [4] [5].
- Συγκεντρώσεις και στατικά επιχειρήματα: Και οι δύο `VMAP` και JIT απαιτούν προσεκτικό χειρισμό στατικών επιχειρήματος και μεγέθους συστοιχίας. Το "VMAP` μπορεί να αντιμετωπίσει προβλήματα παρόμοια με την JIT όταν ασχολείται με δυναμικά μεγέθη, καθώς μπορεί να χρειαστεί εισροές σταθερού μεγέθους για να αποφευχθούν σφάλματα σκυρόμενης. Χρησιμοποιώντας `in_axes` και καθορίζοντας στατικά επιχειρήματα ως` None` μπορεί να βοηθήσει στη διαχείριση αυτών των περιορισμών [2] [3].
Συνοπτικά, τα `vmap` και το JIT είναι συμπληρωματικά εργαλεία στο JAX. Το "VMAP` μετατρέπει τις λειτουργίες σε διανυσματοποιημένες μορφές που μπορούν να εκτελεστούν αποτελεσματικά σε σύγχρονο υλικό, ενώ η JIT καταρτίζει αυτές τις λειτουργίες για πρόσθετα κέρδη απόδοσης. Ο συνδυασμός και των δύο τεχνικών μπορεί να οδηγήσει σε εξαιρετικά βελτιστοποιημένους και αποτελεσματικούς αριθμητικούς υπολογισμούς.
Αναφορές:[1] https://apxml.com/courses/getting-started-with-jax/chapter-4-vectorization-with-jax/jax-vmap-wunction
[2] https://stackoverflow.com/questions/77427904/jax-vmap-jit-behind-the-thenes
[3] https://docs.jax.dev/en/latest/_autosummary/jax.vmap.html
[4] https://www.tensorops.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/