Podpora JAX pro auto-vektorizaci výrazně zlepšuje svůj výkon tím, že umožňuje aplikovat funkce na celé pole nebo dávky dat současně, než zpracovávat každý prvek jednotlivě. Toho je dosaženo prostřednictvím funkce „VMAP“, která automaticky generuje vektorizovanou implementaci jakékoli dané funkce. Tímto způsobem může JAX odeslat tyto operace do hardwaru, jako jsou CPU, GPU a TPU, kde mohou být prováděny paralelně a maximalizovat účinnost hardwaru.
Klíčové výhody auto-vektorizace v JAX:
1. Paralelismus: Jax aplikuje operace na celé pole najednou využívat schopnosti paralelního zpracování moderního hardwaru, což vede k výrazným zlepšením rychlosti ve srovnání s tradičními přístupy založenými na smyčce.
2. Efektivní kód: Použití `vMap` eliminuje potřebu explicitních smyček, což má za následek čistší a stručnější kód. To nejen zjednodušuje vývoj, ale také snižuje pravděpodobnost chyb spojených s ruční smyčkou.
3. Integrace s jinými funkcemi JAX: Auto-vektorizace se bezproblémově integruje s dalšími výkonnými funkcemi JAX, jako je kompilace JIT (`jit`) a automatická diferenciace (` grad`). To umožňuje další optimalizace, jako je kompilace vektorovaných funkcí pro ještě rychlejší provádění a automaticky výpočetní gradienty pro komplexní modely.
4. škálovatelnost: Schopnost Jaxe zvládnout velké dávky výpočtů efektivně činí obzvláště cenným pro aplikace, jako je školení modelu strojového učení, kde je zpracování velkých datových sad běžné. Tato škálovatelnost je zásadní pro aplikace v reálném světě, kde je výkonnost a rychlost kritická.
Celkově je podpora auto-vektorizace Jax prostřednictvím „VMAP“ klíčovým faktorem ve svém vysokém výkonu, což z něj činí atraktivní volbu pro úkoly vyžadující efektivní numerické výpočty a výzkum strojového učení [1] [2] [4].
Citace:[1] https://towardsdatascience.com/automatic-vectorization-in-jax-801e53dfe99c/
[2] https://www.shakudo.io/blog/a-quick-introduction-to-jax
[3] https://stackoverflow.com/questions/76240674/how-to-vectorize-JAX-Functions-using-jit-compilation-and-vmap-auto-vectorization
[4] https://www.upwork.com/resources/google-jax
[5] https://jax.readthedocs.io/en/latest/automatic-vectorization.html
[6] https://www.assemblyai.com/blog/why-you-chould-mrouldnt-be-using-jax-in-2023/
[7] https://github.com/google/jax/issues/6312
[8] https://pyimagesearch.com/2023/02/27/learning-jax-in-2023-part-2-Jaxs-Power-grad-Jit-vmap-and-pmap/