Jaxova funkcija `VMAP` in sestavljanje pravočasnega (JIT) sta močna orodja za optimizacijo zmogljivosti v numeričnih izračunih. Tukaj je opisano:
Interakcija med `vmap` in Jit
- Vektorizacija v primerjavi z kompilacijo: `VMAP` se uporablja predvsem za vektorizirajoče funkcije, kar pomeni, da uporabimo funkcijo elementov v eni ali več dimenzijah matrike. Ta postopek odpravlja potrebo po eksplicitnih zankah Python, kar izboljšuje berljivost in zmogljivost z uporabo strojne optimizacije, kot sta GPU in TPUS [1] [3].
- Kompilacija JIT: JIT na drugi strani zbira funkcije Python v izvedbene izvedbene izvedbe, ki so optimizirani za XLA, kar znatno poveča zmogljivost s prevajanjem kode Python v obliko, ki ga je mogoče učinkoviteje izvajati na strojni opremi [4] [8].
- Združevanje `vmap` in jit: Medtem ko` vmap` sam po sebi ne izvaja kompilacije JIT, ga je mogoče uporabiti v povezavi z Jit za nadaljnjo optimizacijo zmogljivosti. Ko je funkcija vektorizirana s pomočjo `vmap", lahko uporaba JIT sestavi vektorizirano funkcijo, kar vodi v še hitrejše čase izvedbe. Ta kombinacija je še posebej učinkovita za operacije, ki jih je mogoče vzpostaviti v več napravah, kot sta GPU ali TPU [4] [5].
- Konkretizacija in statični argumenti: tako "VMAP" in JIT zahtevata skrbno ravnanje s statičnimi argumenti in velikostmi matrike. `VMAP` se lahko naleti na težave, podobne JIT, ko se ukvarja z dinamičnimi velikostmi, saj morda potrebuje vhode v konstantni velikosti, da se izognete napake v konkretizaciji. Uporaba `in_axes" in določitev statičnih argumentov kot "nobenega" lahko pomaga pri upravljanju teh omejitev [2] [3].
Če povzamemo, sta `VMAP` in JIT komplementarna orodja v Jaxu. `VMAP` pretvori funkcije v vektorizirane oblike, ki jih je mogoče učinkovito izvajati na sodobni strojni opremi, medtem ko JIT te funkcije zbira za dodatne pridobitve zmogljivosti. Združevanje obeh tehnik lahko privede do zelo optimiziranih in učinkovitih številčnih izračunov.
Navedbe:[1] https://apxml.com/courses/getting-started-with-jax/chapter-4-vectorizacija-with-jax/jax-vmap-function
[2] https://stackoverflow.com/questions/77427904/jax-vmap-jit-behind-the-scenes
[3] https://docs.jax.dev/sl/latest/_autosummary/jax.vmap.html
[4] https://www.tensorops.ai/post/should-i-switch-from-numpy-to-jax-1
[5] https://pyimagesearc.com/2023/02/27/learning-jax-in-2023-pot-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/