Функция JAX `vmap` и простое время (JIT)-это мощные инструменты для оптимизации производительности в численных вычислениях. Вот как они взаимодействуют:
взаимодействие между `vmap` и JIT
- Векторизация против компиляции: `vmap` в первую очередь используется для векторизационных функций, что означает применение функционального элемента по одному или нескольким измерениям массива. Этот процесс устраняет необходимость в явных петлях Python, повышая читаемость и производительность за счет использования оптимизаций оборудования, таких как GPU и TPU [1] [3].
- Компиляция JIT: JIT, с другой стороны, компилирует функции Python в xLA-оптимизированные исполняемые файлы, значительно повышая производительность за счет перевода кода Python в форму, которая может быть более эффективно выполнена на оборудовании [4] [8].
- Объединение `vmap` и jit: в то время как` vmap` по своей сути не выполняет компиляцию JIT, его можно использовать в сочетании с JIT для дальнейшей оптимизации производительности. После того, как функция векторизируется с использованием `vmap`, применение JIT может скомпилировать векторизованную функцию, что приводит к дажескому времени выполнения. Эта комбинация особенно эффективна для операций, которые могут быть параллелизированы на нескольких устройствах, таких как графические процессоры или TPU [4] [5].
- Бетонизация и статические аргументы: как `vmap`, так и JIT требуют тщательной обработки статических аргументов и размеров массива. `vmap` может столкнуться с проблемами, аналогичными JIT при работе с динамическими размерами, так как это может потребоваться входные данные постоянного размера, чтобы избежать ошибок конкретизации. Использование `in_axes` и указание статических аргументов как« нет »может помочь управлять этими ограничениями [2] [3].
Таким образом, `vmap` и JIT являются дополнительными инструментами в JAX. `Vmap` преобразует функции в векторизованные формы, которые могут быть эффективно выполнены на современном оборудовании, в то время как JIT собирает эти функции для дополнительного усиления производительности. Объединение обоих методов может привести к высоко оптимизированным и эффективным численным вычислениям.
Цитаты:[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-thecenes
[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/