A função `vmap` da JAX e a compilação Just-in-time (JIT) são ferramentas poderosas para otimizar o desempenho em cálculos numéricos. Aqui está como eles interagem:
interação entre `vmap` e jit
- Vectorização vs. Compilação: `VMAP` é usado principalmente para vetorizar funções, o que significa aplicar um elemento de função em uma ou mais dimensões de uma matriz. Esse processo elimina a necessidade de loops de Python explícitos, aumentando a legibilidade e o desempenho, alavancando otimizações de hardware como GPUs e TPUs [1] [3].
- Compilação JIT: JIT, por outro lado, compila funções do Python em executáveis otimizados do XLA, aumentando significativamente o desempenho, conversando o código Python em um formulário que pode ser executado com mais eficiência em hardware [4] [8].
- Combinando `vmap` e jit: enquanto o` vmap` em si não executa inerentemente a compilação JIT, ele pode ser usado em conjunto com o JIT para otimizar ainda mais o desempenho. Depois que uma função é vetorizada usando o `vmap`, a aplicação do JIT pode compilar a função vetorizada, levando a tempos de execução ainda mais rápidos. Essa combinação é particularmente eficaz para operações que podem ser paralelas em vários dispositivos, como GPUs ou TPUs [4] [5].
- Concretização e argumentos estáticos: tanto `vmap` quanto JIT exigem manuseio cuidadoso de argumentos estáticos e tamanhos de matriz. O `vmap` pode encontrar problemas semelhantes ao JIT ao lidar com tamanhos dinâmicos, pois pode precisar de entradas de tamanho constante para evitar erros de concretização. Usando `in__axes` e especificando argumentos estáticos como` nenhum 'pode ajudar a gerenciar essas restrições [2] [3].
Em resumo, `vmap` e jit são ferramentas complementares no JAX. `VMAP` transforma as funções em formas vetorizadas que podem ser executadas com eficiência no hardware moderno, enquanto o JIT compila essas funções para obter ganhos de desempenho adicionais. A combinação de ambas as técnicas pode levar a cálculos numéricos altamente otimizados e eficientes.
Citações:[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/