Dukungan Jax untuk vektorisasi otomatis secara signifikan meningkatkan kinerjanya dengan memungkinkan fungsi diterapkan pada seluruh array atau batch data secara bersamaan, daripada memproses setiap elemen secara individual. Ini dicapai melalui fungsi `vmap`, yang secara otomatis menghasilkan implementasi yang diveksia dari fungsi apa pun. Dengan melakukan itu, Jax dapat mengirimkan operasi ini ke perangkat keras seperti CPU, GPU, dan TPU, di mana mereka dapat dieksekusi secara paralel, memaksimalkan efisiensi perangkat keras.
Manfaat utama vektorisasi otomatis di jax:
1. Paralelisme: Dengan menerapkan operasi ke seluruh array sekaligus, Jax dapat memanfaatkan kemampuan pemrosesan paralel dari perangkat keras modern, yang mengarah pada peningkatan kecepatan yang substansial dibandingkan dengan pendekatan berbasis loop tradisional.
2. Kode yang efisien: Penggunaan `vmap` menghilangkan kebutuhan untuk loop eksplisit, menghasilkan kode yang lebih bersih dan lebih ringkas. Ini tidak hanya menyederhanakan pengembangan tetapi juga mengurangi kemungkinan kesalahan yang terkait dengan perulangan manual.
3. Integrasi dengan fitur JAX lainnya: Vektorisasi otomatis terintegrasi mulus dengan fitur JAX yang kuat lainnya seperti kompilasi JIT (`jit`) dan diferensiasi otomatis (` lulusan`). Ini memungkinkan untuk optimasi lebih lanjut, seperti mengkompilasi fungsi vektor untuk eksekusi yang lebih cepat dan secara otomatis menghitung gradien untuk model yang kompleks.
4. Skalabilitas: Kemampuan Jax untuk menangani batch besar perhitungan secara efisien membuatnya sangat berharga untuk aplikasi seperti pelatihan model pembelajaran mesin, di mana pemrosesan dataset besar adalah umum. Skalabilitas ini sangat penting untuk aplikasi dunia nyata di mana kinerja dan kecepatan sangat penting.
Secara keseluruhan, dukungan vektorisasi otomatis JAX melalui `VMAP` adalah faktor kunci dalam kinerja tinggi, menjadikannya pilihan yang menarik untuk tugas yang membutuhkan perhitungan numerik yang efisien dan penelitian pembelajaran mesin [1] [2] [4].
Kutipan:[1] https://towardsdatacience.com/automatic-vectorization-in-jax-801e53dfe99c/
[2] https://www.shakudo.io/blog/a-quick-introduction-to-jax
[3.
[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-hould-or-houldnt-te-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-tools-grad-jit-vmap-and-pmap/