Jax'ın `VMAP` işlevi ve tam zamanında (JIT) derlemesi, sayısal hesaplamalardaki performansı optimize etmek için güçlü araçlardır. İşte böyle etkileşimler:
`vmap` ve jit arasındaki etkileşim
- Vektörleştirme ve derleme: `VMAP` öncelikle vektörleştirme işlevleri için kullanılır, bu da bir dizinin bir veya daha fazla boyutuna element olarak bir fonksiyon uygulanması anlamına gelir. Bu işlem, GPU'lar ve TPU'lar gibi donanım optimizasyonlarından yararlanarak açık python döngülerine olan ihtiyacı ortadan kaldırır, okunabilirlik ve performansı artırır [1] [3].
- JIT derlemesi: JIT ise, Python işlevlerini XLA-optimize edilmiş yürütülebilirleştirilebilirlere derler ve Python kodunu donanımda daha verimli bir şekilde yürütülebilen bir forma çevirerek performansı önemli ölçüde artırır [4] [8].
- `VMAP` ve JIT'i birleştirme:` VMAP` kendisi doğal olarak JIT derlemesini gerçekleştirmese de, performansı daha da optimize etmek için JIT ile birlikte kullanılabilir. Bir işlev `VMAP` kullanılarak vektörleştirildikten sonra, JIT uygulamak vektörleştirilmiş işlevi derleyebilir ve daha hızlı yürütme sürelerine yol açabilir. Bu kombinasyon özellikle GPU'lar veya TPU'lar gibi çoklu cihazlarda paralelleştirilebilen işlemler için etkilidir [4] [5].
- Somutlaştırma ve statik argümanlar: Hem `` VMAP` hem de JIT, statik argümanların ve dizi boyutlarının dikkatli bir şekilde ele alınmasını gerektirir. `` VMAP`, dinamik boyutlarla uğraşırken JIT'e benzer sorunlarla karşılaşabilir, çünkü somutlaştırma hatalarını önlemek için sabit boyutlu girişlere ihtiyaç duyabilir. `İn_axes 'kullanmak ve statik argümanları' hiçbiri 'olarak belirlemek bu kısıtlamaları yönetmeye yardımcı olabilir [2] [3].
Özetle, `VMAP` ve JIT JAX'ta tamamlayıcı araçlardır. `VMAP` işlevleri modern donanımda verimli bir şekilde yürütülebilen vektörleştirilmiş formlara dönüştürürken, JIT bu işlevleri ek performans kazançları için derler. Her iki tekniği birleştirmek, oldukça optimize edilmiş ve verimli sayısal hesaplamalara yol açabilir.
Alıntılar:[1] https://apxml.com/courses/getting-started-with-jax/chapter-4-vectorization-with-jax/jax-vmap-fonction
[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-rad-sit-vmap-and-pmap/
[6] https://jiayiwu.me/blog/2021/04/05/learning-about-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://dinocauseevic.com/2023/06/13/jax-vmap/