Jaxova podpora za samodejno vektorizacijo znatno izboljša njegovo delovanje, saj omogoča, da se funkcije uporabijo za celotne matrike ali serije podatkov hkrati, namesto da bi vsak element obdelali posamezno. To dosežemo s funkcijo `vmap", ki samodejno ustvari vektorizirano izvajanje katere koli funkcije. S tem lahko Jax te operacije pošlje na strojno opremo, kot so CPU, GPUS in TPU, kjer jih je mogoče izvesti vzporedno, kar maksimira učinkovitost strojne opreme.
Ključne prednosti samodejne vektorizacije v Jaxu:
1. vzporednica: Jax lahko z uporabo operacij na celotnih nizih naenkrat uporabi vzporedne zmogljivosti obdelave sodobne strojne opreme, kar vodi do znatnih izboljšav hitrosti v primerjavi s tradicionalnimi pristopi, ki temeljijo na zanki.
2. Učinkovita koda: uporaba `vmap` odpravlja potrebo po izrecnih zankah, kar ima za posledico čistejšo in bolj jedrnato kodo. To ne samo poenostavlja razvoj, ampak tudi zmanjšuje verjetnost napak, povezanih z ročno zanko.
3. Integracija z drugimi funkcijami JAX: Samodejno vektorizacija se brezhibno integrira z drugimi zmogljivimi funkcijami JAX, kot sta kompilacija JIT (`Jit`) in samodejna diferenciacija (` Grad`). To omogoča nadaljnje optimizacije, kot je sestavljanje vektoriziranih funkcij za še hitrejšo izvedbo in samodejno izračunavanje gradientov za zapletene modele.
4. Scaliability: Jaxova sposobnost, da učinkovito ravna z velikimi serijami izračunov, je še posebej dragocena za aplikacije, kot je usposabljanje modela strojnega učenja, kjer je obdelava velikih naborov pogosta pogosta. Ta razširljivost je ključnega pomena za aplikacije v resničnem svetu, kjer sta uspešnost in hitrost ključnega pomena.
Na splošno je Jaxova podpora za samodejno vektorizacijo s pomočjo "VMAP" ključni dejavnik njene visoke zmogljivosti, zaradi česar je privlačna izbira za naloge, ki zahtevajo učinkovite numerične izračune in raziskave strojnega učenja [1] [2] [4].
Navedbe:[1] https://towardsdatascience.com/automatic-vectorizacija-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-vektorizacija
[4] https://www.upwork.com/resources/google-jax
[5] https://jax.readthedocs.io/sl/latest/automatic-vectorizacija.html
[6] https://www.assemblyai.com/blog/why-you-should-or-shouldn-be-using-jax-in-2023/
[7] https://github.com/google/jax/isissue/6312
[8] https://pyimagesearc.com/2023/02/27/learning-jax-in-2023-part-2-jaxs-power ----grad-jit-vmap-and-pmap/