Jaxi toetus auto-vektoriseerimisele parandab märkimisväärselt selle jõudlust, võimaldades funktsioone rakendada tervetele massiividele või andmepartiidele üheaegselt, selle asemel, et iga elementi eraldi töötleda. See saavutatakse funktsiooni `vmap` abil, mis genereerib automaatselt mis tahes funktsiooni vektoriseeritud rakenduse. Seetõttu saab JAX neid toiminguid riistvarasse, näiteks protsessori, GPU -de ja TPU -desse, kus neid saab täita paralleelselt, maksimeerides riistvara tõhusust.
Auto-vektoriseerimise peamised eelised Jaxis:
1. Paralleelsus: rakendades korraga tervete massiivide jaoks toiminguid, saab JAX kasutada moodsa riistvara paralleelseid töötlemisvõimalusi, mis põhjustab olulist kiiruse paranemist võrreldes traditsiooniliste silmuspõhiste lähenemisviisidega.
2. Tõhus kood: `Vmap` kasutamine välistab vajaduse selgesõnaliste silmuste järele, mille tulemuseks on puhtama ja lühike kood. See mitte ainult ei lihtsusta arengut, vaid vähendab ka käsitsi silmustega seotud vigade tõenäosust.
3. integreerimine teiste JAX-i funktsioonidega: Auto-vektoriseerimine integreerub sujuvalt teiste võimsate JAX-i funktsioonidega, näiteks JIT-i kompileerimine (`JIT`) ja automaatse diferentseerumisega (` astmeline). See võimaldab täiendavaid optimeerimisi, näiteks vektoriseeritud funktsioonide koostamine veelgi kiiremaks täitmiseks ja keerukate mudelite gradientide automaatselt arvutamiseks.
4. mastaapsus: Jaxi võime suuri arvutuspartiid tõhusalt muudab selle eriti väärtuslikuks selliste rakenduste jaoks nagu masinõppe mudeli koolitus, kus suurte andmekogumite töötlemine on tavaline. See mastaapsus on ülioluline reaalse maailma rakenduste jaoks, kus jõudlus ja kiirus on kriitilised.
Üldiselt on Jaxi auto-vektoriseerimise tugi `VMAP kaudu, selle suure jõudluse võtmetegur, muutes selle atraktiivseks valikuks ülesannete jaoks, mis nõuavad tõhusaid numbrilisi arvutusi ja masinõppe uurimist [1] [2] [4].
Tsitaadid:]
]
]
[4] https://www.upwork.com/resources/google-jax
]
]
[7] https://github.com/google/jax/issues/6312
[8] https://pyimagesearch.com/2023/02/27/