Džeksa funkcija `VMAP` un tieši laikā (JIT) kompilācija ir jaudīgi rīki, lai optimizētu veiktspēju skaitliskos aprēķinos. Lūk, kā viņi mijiedarbojas:
Mijiedarbība starp `VMAP` un JIT
- vektorizācija pret kompilāciju: `VMAP` galvenokārt tiek izmantots vektorizācijas funkcijām, kas nozīmē funkcijas elementu ziņā piemērošanu vienā vai vairākās masīva dimensijās. Šis process novērš nepieciešamību pēc skaidrām python cilpām, uzlabojot lasāmību un veiktspēju, izmantojot tādas aparatūras optimizācijas kā GPU un TPU [1] [3].
- JIT kompilācija: JIT, no otras puses, apkopo Python funkcijas XLA optimizētos izpildāmos, ievērojami palielinot veiktspēju, tulkojot Python kodu veidlapā, kuru efektīvāk var izpildīt aparatūrā [4] [8].
- Apvienojot `VMAP` un JIT: Lai arī` VMAP `pats pēc būtības neveic JIT kompilāciju, to var izmantot kopā ar JIT, lai vēl vairāk optimizētu veiktspēju. Kad funkcija ir vektorizēta, izmantojot `VMAP`, JIT piemērošana var apkopot vektorizēto funkciju, izraisot vēl ātrāku izpildes laiku. Šī kombinācija ir īpaši efektīva operācijām, kuras var paralēlot vairākām ierīcēm, piemēram, GPU vai TPU [4] [5].
- betonizācija un statiski argumenti: gan “VMAP”, gan JIT ir nepieciešama rūpīga statisko argumentu un masīva izmēra apstrāde. `VMAP` var saskarties ar jautājumiem, kas līdzīgi JIT, strādājot ar dinamiskiem izmēriem, jo tai var būt vajadzīgas nemainīga izmēra ieejas, lai izvairītos no konkretizācijas kļūdām. Izmantojot `in_axes` un statisko argumentu norādīšana kā“ nav ”, var palīdzēt pārvaldīt šos ierobežojumus [2] [3].
Rezumējot, `VMAP` un JIT ir papildinoši rīki Jax. `VMAP` pārveido funkcijas vektorizētās formās, kuras var efektīvi izpildīt ar mūsdienu aparatūru, savukārt JIT apkopo šīs funkcijas papildu veiktspējas pieaugumam. Abu metožu apvienošana var izraisīt ļoti optimizētus un efektīvus skaitliskus aprēķinus.
Atsauces:[1.]
[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-tox-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/