Funkcja „VMAP” JAX i kompilacja Just-in-Time (JIT) są potężnymi narzędziami do optymalizacji wydajności w obliczeniach numerycznych. Oto jak interakcje:
interakcja między „vmap” a JIT
- Wektoryzacja vs. kompilacja: `vmap` jest używany przede wszystkim do funkcji wektoryzacji, co oznacza zastosowanie funkcji pod względem elementu funkcji w jednym lub więcej wymiarach tablicy. Ten proces eliminuje potrzebę jawnych pętli Pythona, zwiększając czytelność i wydajność poprzez wykorzystanie optymalizacji sprzętowych, takich jak GPU i TPU [1] [3].
- Kompilacja JIT: JIT, z drugiej strony, kompiluje funkcje Pythona w zoptymalizowanych przez XLA wykonywaczych, znacznie zwiększając wydajność poprzez tłumaczenie kodu Pythona na formularz, który można wykonać bardziej wydajnie na sprzęcie [4] [8].
- Łączenie „Vmap” i JIT: podczas gdy sam `` vmap` nie z natury nie wykonuje kompilacji JIT, można go używać w połączeniu z JIT w celu dalszej optymalizacji wydajności. Po wektoryzacji funkcji za pomocą „VMAP` zastosowanie JIT może skompilować funkcję wektoryzowaną, co prowadzi do jeszcze szybszych czasów wykonywania. Ta kombinacja jest szczególnie skuteczna w operacjach, które można równoległe w wielu urządzeniach, takich jak GPU lub TPU [4] [5].
- Konkretyzacja i argumenty statyczne: zarówno „vmap”, jak i JIT wymagają starannego obsługi statycznych argumentów i rozmiarów macierzy. `Vmap` może napotykać problemy podobne do JIT w przypadku rozmiarów dynamicznych, ponieważ może wymagać wejść o stałej wielkości, aby uniknąć błędów konkretności. Użycie „in_axes” i określenie argumentów statycznych jako „brak” może pomóc w zarządzaniu tymi ograniczeniami [2] [3].
Podsumowując, „Vmap” i JIT są narzędziami uzupełniającymi w JAX. „VMAP” przekształca funkcje w wektoryzowane formy, które można wydajnie wykonywać na nowoczesnym sprzęcie, podczas gdy JIT kompiluje te funkcje dla dodatkowych korzyści wydajności. Łączenie obu technik może prowadzić do wysoce zoptymalizowanych i wydajnych obliczeń numerycznych.
Cytaty:[1] https://apxml.com/courses/getting-started-with-jax/chapter-4-vectoration-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-andpmap/
[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/