Fungsi `VMAP` Jax dan kompilasi just-in-time (JIT) keduanya merupakan alat yang kuat untuk mengoptimalkan kinerja dalam perhitungan numerik. Begini cara mereka berinteraksi:
interaksi antara `vmap` dan jit
- Vektorisasi vs Kompilasi: `VMAP` terutama digunakan untuk fungsi vektorisasi, yang berarti menerapkan fungsi elemen fungsi di satu atau lebih dimensi array. Proses ini menghilangkan kebutuhan akan loop python eksplisit, meningkatkan keterbacaan dan kinerja dengan memanfaatkan optimisasi perangkat keras seperti GPU dan TPU [1] [3].
- Kompilasi JIT: JIT, di sisi lain, mengkompilasi fungsi Python menjadi executable yang dioptimalkan XLA, secara signifikan meningkatkan kinerja dengan menerjemahkan kode Python ke dalam bentuk yang dapat dieksekusi lebih efisien pada perangkat keras [4] [8].
- Menggabungkan `vmap` dan jit: sementara` vmap` sendiri tidak secara inheren melakukan kompilasi JIT, itu dapat digunakan bersama dengan JIT untuk lebih mengoptimalkan kinerja. Setelah fungsi diveksiisasi menggunakan `vmap`, menerapkan JIT dapat mengkompilasi fungsi vektor, yang mengarah ke waktu eksekusi yang lebih cepat. Kombinasi ini sangat efektif untuk operasi yang dapat diparalelkan di beberapa perangkat, seperti GPU atau TPU [4] [5].
- Konkretisasi dan argumen statis: Baik `vmap` dan jit membutuhkan penanganan argumen statis dan ukuran array yang cermat. `VMAP` dapat menghadapi masalah yang mirip dengan JIT saat berhadapan dengan ukuran dinamis, karena mungkin memerlukan input berukuran konstan untuk menghindari kesalahan konkretisasi. Menggunakan `in_axes` dan menentukan argumen statis sebagai` tidak ada yang dapat membantu mengelola kendala ini [2] [3].
Singkatnya, `vmap` dan jit adalah alat pelengkap di jax. `VMAP` Mengubah fungsi menjadi bentuk -bentuk di vektor yang dapat dieksekusi secara efisien pada perangkat keras modern, sementara JIT menyusun fungsi -fungsi ini untuk keuntungan kinerja tambahan. Menggabungkan kedua teknik dapat menyebabkan perhitungan numerik yang sangat dioptimalkan dan efisien.
Kutipan:[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/