A JAX „VMAP” funkciója és a Just-In-Time (JIT) összeállítása egyaránt hatékony eszközök a numerikus számítások teljesítményének optimalizálásához. Így lépnek kapcsolatba:
A „Vmap” és a JIT közötti kölcsönhatás
- Vektorizálás vs. összeállítás: A „Vmap” elsősorban a függvények vektorizálására használják, ami azt jelenti, hogy egy funkció elemét egy vagy több tömb egy vagy több dimenziójában alkalmazzák. Ez a folyamat kiküszöböli az explicit Python hurkok szükségességét, javítva az olvashatóságot és a teljesítményt azáltal, hogy kihasználja a hardver optimalizálását, mint például a GPU -k és a TPU -k [1] [3].
- JIT-összeállítás: A JIT viszont összeállítja a Python funkciókat az XLA-optimalizált futtatható fájlokba, jelentősen fellendítve a teljesítményt azáltal, hogy a Python-kódot olyan formába fordítja, amely hatékonyabban végrehajtható a hardveren [4] [8].
- A „VMAP” és a JIT kombinációja: Noha a „VMAP” magában nem végeznek JIT -összeállítást, felhasználható a JIT -vel együtt a teljesítmény további optimalizálására. Miután egy függvényt a „VMAP” alkalmazásával vektorizálódtak, a JIT alkalmazása összeállíthatja a vektorizált funkciót, ami még gyorsabb végrehajtási időket eredményez. Ez a kombináció különösen hatékony olyan műveleteknél, amelyek több eszközön, például a GPU -k vagy a TPU -k között párhuzamosíthatók [4] [5].
- Konkretizálás és statikus érvek: A „VMAP” és a JIT mind a statikus érvek és a tömbméretek gondos kezelését igényli. A „VMAP” a JIT-hez hasonló problémákkal szembesülhet, amikor dinamikus méretekkel foglalkozik, mivel állandó méretű bemenetekre lehet szükség a konkretizációs hibák elkerülése érdekében. Az „in_axes” használata és a statikus érvek „egyik” formájában történő meghatározása segíthet ezeknek a korlátoknak a kezelésében [2] [3].
Összefoglalva: a „Vmap” és a JIT kiegészítő eszközök a JAX -ben. A `vmap` átalakítja a funkciókat olyan vektorizált formákká, amelyeket hatékonyan lehet végrehajtani a modern hardveren, míg a JIT ezeket a funkciókat összeállítja a további teljesítménynövekedés érdekében. Mindkét technika kombinálása nagyon optimalizált és hatékony numerikus számításokhoz vezethet.
Idézetek:[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-fromy-to-jax-1
[5] https://pyimagesearch.com/2023/02/27/learning-jax-in-2023-Part-2-jaxs-power-tools-grad-vmap-and-pmap/
[6] https://jiayiwu.me/blog/2021/04/05/learning-bout-tax-axes-in-vmap.html
[7] https://stackoverflow.com/questions/66548897/jax-vmap-behaviourour
[8] https://www.shakudo.io/blog/a-quick-introduction-to-jax
[9] https://dinocausevic.com/2023/06/13/jax-vmap/