Функція `vmap` jax` vmap` та щойно вчасно (JIT) компіляція-це потужні інструменти для оптимізації продуктивності в числових обчисленнях. Ось як вони взаємодіють:
Взаємодія між `vmap` та jit
- Векторизація проти компіляції: `vmap` використовується в першу чергу для векторних функцій, що означає застосування функціонального елемента для одного або декількох вимірів масиву. Цей процес виключає необхідність явних петлі Python, підвищення читабельності та продуктивності шляхом використання оптимізацій обладнання, таких як GPU та TPU [1] [3].
- Компіляція JIT: JIT, з іншого боку, компілює функції Python у виконані xla, що оптимізовані, значно підвищуючи продуктивність шляхом перекладу коду Python у форму, яка може бути ефективніше виконана на апаратному забезпеченні [4] [8].
- Поєднання `vmap` та JIT: Хоча сам` vmap` не виконує компіляцію JIT, його можна використовувати спільно з JIT для подальшої оптимізації продуктивності. Після того, як функція векторизується за допомогою `vmap`, застосування JIT може скласти векторну функцію, що призводить до ще більш швидкого часу виконання. Ця комбінація є особливо ефективною для операцій, які можна паралельно на декількох пристроях, таких як GPU або TPU [4] [5].
- Конкретизація та статичні аргументи: і `vmap`, і JIT потребують ретельного поводження зі статичними аргументами та розмірами масивів. `vmap` може зіткнутися з проблемами, подібними до JIT при роботі з динамічними розмірами, оскільки, можливо, знадобляться входи постійного розміру, щоб уникнути помилок конкретизації. Використання `in_axes` та вказівки статичних аргументів як` None` не може допомогти керувати цими обмеженнями [2] [3].
Підводячи підсумок, `vmap` та JIT є додатковими інструментами в JAX. `vmap` перетворює функції у векторні форми, які можуть бути ефективно виконані на сучасному обладнанні, тоді як JIT збирає ці функції для додаткових підвищення продуктивності. Поєднання обох методик може призвести до високо оптимізованих та ефективних чисельних обчислень.
Цитати:[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--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/