Jax atbalsts automātiskajai vektorizācijai ievērojami uzlabo tā veiktspēju, ļaujot funkcijām pielietot veseliem datu blokiem vai partijām vienlaicīgi, nevis apstrādājot katru elementu atsevišķi. Tas tiek panākts, izmantojot funkciju “VMAP”, kas automātiski ģenerē vektorizētu jebkuras konkrētās funkcijas ieviešanu. To darot, Jax var nosūtīt šīs darbības uz aparatūru, piemēram, CPU, GPU un TPU, kur tās var izpildīt paralēli, maksimāli palielinot aparatūras efektivitāti.
Galvenie automātiskās vektorizācijas ieguvumi Jax:
1. Paralēlisms: uzreiz piemērojot operācijas veseliem masīviem, Jax var izmantot mūsdienu aparatūras paralēlās apstrādes iespējas, izraisot ievērojamus ātruma uzlabojumus, salīdzinot ar tradicionālajām cilpām balstītajām pieejām.
2. Efektīva kods: `VMAP` izmantošana novērš nepieciešamību pēc skaidrām cilpām, kā rezultātā tiek iegūts tīrāks un kodolīgāks kods. Tas ne tikai vienkāršo attīstību, bet arī samazina kļūdu iespējamību, kas saistīta ar manuālu cilpu.
3. Integrācija ar citām Jax funkcijām: Automātiskā vektorizācija nemanāmi integrējas ar citām jaudīgām Jax funkcijām, piemēram, JIT kompilāciju (`JIT`) un automātisko diferenciāciju (` grad`). Tas ļauj veikt turpmāku optimizāciju, piemēram, vektorizētu funkciju apkopošanu, lai pat ātrāk izpildītu un automātiski aprēķinātu gradientus sarežģītiem modeļiem.
4. Mērogojamība: Jax spēja efektīvi apstrādāt lielas aprēķinu partijas, padara to īpaši vērtīgu tādām lietojumprogrammām kā mašīnmācīšanās modeļa apmācība, kur ir izplatīta lielo datu kopu apstrāde. Šī mērogojamība ir būtiska reālās pasaules lietojumprogrammām, kurās veiktspēja un ātrums ir kritiski.
Kopumā Jax automātiskās vektorizācijas atbalsts, izmantojot “VMAP”, ir galvenais faktors tā augstajā veiktspējā, padarot to par pievilcīgu izvēli uzdevumiem, kuriem nepieciešami efektīvi skaitliski aprēķini un mašīnmācīšanās izpēte [1] [2] [4].
Atsauces:[1.]
[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.]
[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/