ฟังก์ชั่น `VMAP` ของ JAX และการรวบรวมเพียงเวลา (JIT) เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพในการคำนวณเชิงตัวเลข นี่คือวิธีที่พวกเขาโต้ตอบ:
ปฏิสัมพันธ์ระหว่าง `vmap` และ jit
- Vectorization vs. Compilation: `VMAP` ส่วนใหญ่ใช้สำหรับฟังก์ชั่นการใช้เวกเตอร์ซึ่งหมายถึงการใช้ฟังก์ชั่นองค์ประกอบที่ชาญฉลาดในหนึ่งมิติหรือมากกว่าของอาร์เรย์ กระบวนการนี้ไม่จำเป็นต้องมีลูปงูหลามที่ชัดเจนเพิ่มความสามารถในการอ่านและประสิทธิภาพโดยการใช้ประโยชน์จากการเพิ่มประสิทธิภาพฮาร์ดแวร์เช่น GPU และ TPUs [1] [3]
- การรวบรวม JIT: JIT ในทางกลับกันคอมไพล์ฟังก์ชั่น Python เป็น Executables XLA ที่ได้รับการปรับแต่งอย่างมีนัยสำคัญเพิ่มประสิทธิภาพโดยการแปลรหัส Python เป็นรูปแบบที่สามารถดำเนินการได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นบนฮาร์ดแวร์ [4] [8]
- การรวม `vmap` และ jit: ในขณะที่` vmap` ตัวเองไม่ได้ทำการรวบรวม JIT โดยเนื้อแท้มันสามารถใช้ร่วมกับ JIT เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพให้เหมาะสม เมื่อฟังก์ชั่นถูกเวกเตอร์โดยใช้ `vmap` การใช้ JIT สามารถรวบรวมฟังก์ชั่นเวกเตอร์ซึ่งนำไปสู่เวลาการดำเนินการที่เร็วขึ้น ชุดค่าผสมนี้มีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการดำเนินการที่สามารถขนานกับอุปกรณ์หลายเครื่องเช่น GPU หรือ TPUs [4] [5]
- การทำให้เป็นรูปธรรมและข้อโต้แย้งแบบคงที่: ทั้ง `VMAP` และ JIT ต้องการการจัดการอย่างระมัดระวังของข้อโต้แย้งคงที่และขนาดอาร์เรย์ `VMAP` สามารถพบปัญหาที่คล้ายกับ JIT เมื่อจัดการกับขนาดไดนามิกเนื่องจากอาจต้องใช้อินพุตขนาดคงที่เพื่อหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดที่เป็นรูปธรรม การใช้ `in_axes` และการระบุอาร์กิวเมนต์คงที่เป็น` ไม่มี 'สามารถช่วยจัดการข้อ จำกัด เหล่านี้ได้ [2] [3]
โดยสรุป `VMAP` และ JIT เป็นเครื่องมือเสริมใน JAX `VMAP` แปลงฟังก์ชั่นเป็นรูปแบบเวกเตอร์ที่สามารถดำเนินการได้อย่างมีประสิทธิภาพในฮาร์ดแวร์ที่ทันสมัยในขณะที่ JIT รวบรวมฟังก์ชั่นเหล่านี้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเพิ่มเติม การรวมเทคนิคทั้งสองสามารถนำไปสู่การคำนวณเชิงตัวเลขที่มีประสิทธิภาพสูงและมีประสิทธิภาพสูง
การอ้างอิง:[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/