JAX의`VMAP '기능 및 JIT (Just-In-Time) 컴파일은 수치 계산에서 성능을 최적화하기위한 강력한 도구입니다. 그들이 상호 작용하는 방법은 다음과 같습니다.
##`vmap`과 jit 간의 상호 작용
-Vectorization vs. 컴파일 :`vmap`은 주로 벡터화 함수에 사용되며, 이는 배열의 하나 이상의 치수에 따라 기능 요소를 적용하는 것을 의미합니다. 이 프로세스는 GPU 및 TPU와 같은 하드웨어 최적화를 활용하여 명백한 Python 루프의 필요성을 제거하여 가독성과 성능을 향상시킵니다 [1] [3].
-JIT 컴파일 : JIT는 반면에 Python 기능을 XLA에서 최적화 된 실행 파일로 컴파일하여 Python 코드를 하드웨어에서보다 효율적으로 실행할 수있는 형태로 변환하여 성능을 크게 향상시킵니다 [4] [8].
-`vmap`과 jit 결합 : 'vmap` 자체는 본질적으로 JIT 컴파일을 수행하지는 않지만 JIT와 함께 사용하여 성능을 더욱 최적화 할 수 있습니다. `vmap`을 사용하여 함수가 벡터화되면 JIT를 적용하면 벡터 화 된 기능을 컴파일 할 수있어 실행 시간이 더 빠릅니다. 이 조합은 특히 GPU 또는 TPU와 같은 여러 장치에서 병렬화 될 수있는 작업에 특히 효과적입니다 [4] [5].
- 구체화 및 정적 인수 :`vmap`과 Jit는 모두 정적 인수와 배열 크기를 신중하게 처리해야합니다. `vmap`은 콘크리트 화 오류를 피하기 위해 일정한 크기의 입력이 필요할 수 있으므로 동적 크기를 다룰 때 JIT와 유사한 문제를 겪을 수 있습니다. 'in_axes`를 사용하고 정적 인수를'없음 '으로 지정하면 이러한 제약을 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다 [2] [3].
요약하면,`vmap`과 jit은 Jax의 보완 도구입니다. `vmap '은 기능을 최신 하드웨어에서 효율적으로 실행할 수있는 벡터 형태로 변환하는 반면 JIT는 추가 성능 이득을 위해 이러한 기능을 컴파일합니다. 두 기술을 결합하면 최적화되고 효율적인 수치 계산으로 이어질 수 있습니다.
인용 :[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-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/