JAX에서 배치 처리를 구현하는 것은 고성능 컴퓨팅에 효율적 일 수 있지만 개발자가 다음을 알아야 할 몇 가지 일반적인 함정도 제공됩니다.
1. 형상 불일치 및 축 정렬 문제 :`vmap '을 사용하여 배치 작업에 사용하면 배치의 모든 요소가 동일한 모양을 가져야합니다. 모양이 다르면 균일 성을 보장하기 위해 데이터를 패드해야 할 수도 있습니다. 또한 축 정렬은 올바른 계산에 중요합니다 [1] [3].
2. 메모리 제약 조건 : 큰 배치 크기는 메모리 제약으로 이어질 수 있습니다. 자원이 떨어지지 않도록 배치 크기와 가용 메모리의 균형을 맞추는 것이 필수적입니다. 동적 배치 크기는 메모리 제한에 적응하는 데 도움이 될 수 있습니다 [1] [7].
3. 방송 충돌 : 다양한 모양의 배열을 결합 할 때 방송 충돌이 발생할 수 있습니다. 어레이가 올바르게 정렬되고 적절한 방송 규칙을 사용하는 것이 중요합니다 [1].
4. 비효율적 인 데이터 로딩 : 데이터로드는 비효율적으로 성능에 큰 영향을 줄 수 있습니다. 대량 로딩 방법을 사용하거나 데이터 액세스 패턴을 최적화하면이 문제가 완화 될 수 있습니다 [2].
5. 오류 처리 : 강력한 오류 처리를 구현하는 것이 중요합니다. 여기에는 형상 불일치 또는 메모리 오류와 같은 배치 처리 중에 발생할 수있는 예외를 잡고 관리하는 것이 포함됩니다 [1] [8].
6. 성능 최적화 :`vmap`은 배치 작업에 편리한 방법을 제공하지만 수동 배치 또는 기타 최적화 전략이 특정 시나리오에서 더 나은 성능을 제공 할 수 있는지 여부를 고려하는 것이 중요합니다 [4].
7. 패딩 및 마스킹 : 길이가 다른 배열을 다룰 때 패딩이 필요합니다. 그러나 이것은 패딩 값에 대한 불필요한 계산으로 이어질 수 있습니다. 마스킹 기술을 구현하면 계산에서 패딩 된 값을 제외하여이를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다 [3].
이러한 함정을 이해하고 해결함으로써 개발자는 고성능 컴퓨팅 환경에서 효율적인 배치 처리를 위해 JAX를 효과적으로 활용할 수 있습니다.
인용 :[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381946/batching-computations
[2] https://javanexus.com/blog/common-pitfalls-batch-processing-avoid
[3] https://stackoverflow.com/questions/68303110/jax-batching-with-different-lengths
[4] https://stackoverflow.com/questions/75020544/is-vmap-lefficient-as-comed-tobatched-ops
[5] https://docs.jax.dev/en/latest/faq.html
[6] https://www.acceldata.io/blog/batch-processing-demystified-tools-challenges-and-solutions
[7] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381964/batch-processing-methods
[8] https://docs.oracle.com/javaee/7/tutorial/batch-processing001.htm