Jaxs `VMAP`-funksjon og Just-in-Time (JIT) -samling er begge kraftige verktøy for å optimalisere ytelsen i numeriske beregninger. Slik samhandler de:
interaksjon mellom `vmap` og jit
- Vektorisering kontra kompilering: `VMAP` brukes først og fremst til vektoriseringsfunksjoner, som betyr å bruke et funksjonselementsmessig over en eller flere dimensjoner av en matrise. Denne prosessen eliminerer behovet for eksplisitte python -løkker, forbedrer lesbarhet og ytelse ved å utnytte maskinvareoptimaliseringer som GPUer og TPUer [1] [3].
- JIT-kompilering: JIT derimot sammenstiller Python til XLA-optimaliserte kjørbare filer, noe som øker ytelsen betydelig ved å oversette Python-kode til en form som kan utføres mer effektivt på maskinvare [4] [8].
- Å kombinere `VMAP` og JIT: Mens` VMAP` i seg selv ikke iboende utfører JIT -kompilering, kan den brukes i forbindelse med JIT for å optimalisere ytelsen ytterligere. Når en funksjon er vektorisert ved bruk av `VMAP`, kan bruk av JIT sammenstige den vektoriserte funksjonen, noe som fører til enda raskere utførelsestider. Denne kombinasjonen er spesielt effektiv for operasjoner som kan parallelliseres på tvers av flere enheter, for eksempel GPUer eller TPUer [4] [5].
- Konkretisering og statiske argumenter: Både `VMAP` og JIT krever nøye håndtering av statiske argumenter og arraystørrelser. `VMAP` kan møte problemer som ligner på JIT når du arbeider med dynamiske størrelser, da det kan trenge innganger med konstant størrelse for å unngå konkretiseringsfeil. Å bruke `in_axes` og spesifisere statiske argumenter som` ingen` kan bidra til å håndtere disse begrensningene [2] [3].
Oppsummert er `VMAP` og JIT komplementære verktøy i Jax. `VMAP` transformerer funksjoner til vektoriserte former som kan utføres effektivt på moderne maskinvare, mens JIT samler disse funksjonene for ytterligere ytelsesgevinster. Å kombinere begge teknikkene kan føre til sterkt optimaliserte og effektive numeriske beregninger.
Sitasjoner:[1] https://apxml.com/courses/getting-started-with-jax/chapter-4-ectorization-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-witch-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/