A JAX támogatása az automatikus vektorizáláshoz jelentősen javítja teljesítményét azáltal, hogy lehetővé teszi a funkciók teljes tömbökre vagy adatcsomagokra történő alkalmazását egyidejűleg, ahelyett, hogy az egyes elemet külön-külön feldolgozná. Ezt a „VMAP” funkción keresztül érik el, amely automatikusan létrehoz egy adott függvény vektorizált megvalósítását. Ezzel a JAX ezeket a műveleteket olyan hardverekre küldheti, mint a CPU -k, a GPU -k és a TPU -k, ahol párhuzamosan végrehajthatók, maximalizálva a hardver hatékonyságát.
Az auto-vektorizálás legfontosabb előnyei a JAX-ben:
1. párhuzamosság: Ha a műveleteket a teljes tömbökön egyszerre alkalmazza, a JAX felhasználhatja a modern hardver párhuzamos feldolgozási képességeit, ami jelentős sebességjavítást eredményez a hagyományos hurok-alapú megközelítésekhez képest.
2. Hatékony kód: A „VMAP” használata kiküszöböli az explicit hurkok szükségességét, ami tisztább és tömör kódot eredményez. Ez nem csak a fejlődést egyszerűsíti, hanem csökkenti a kézi hurkokkal kapcsolatos hibák valószínűségét is.
3. Integráció más JAX jellemzőkkel: Az automatikus vektorizálás zökkenőmentesen integrálódik más nagy teljesítményű JAX funkciókhoz, például a JIT-összeállításhoz (`JIT ') és az automatikus differenciálódáshoz (` Grad`). Ez lehetővé teszi a további optimalizálásokat, például a vektorizált funkciók összeállítása az még gyorsabb végrehajtáshoz és a komplex modellek automatikus kiszámításához.
4. Skálázhatóság: A JAX képessége, hogy hatékonyan kezelje a nagy számítási tételeket, különösen értékessé teszi az olyan alkalmazások számára, mint a gépi tanulási modell edzés, ahol a nagy adatkészletek feldolgozása gyakori. Ez a méretezhetőség elengedhetetlen a valós alkalmazásokhoz, ahol a teljesítmény és a sebesség kritikus jelentőségű.
Összességében a JAX automatikus viforizációs támogatása a „VMAP” segítségével kulcsfontosságú tényező a nagy teljesítményében, és vonzó választást jelent a hatékony numerikus számításokat és a gépi tanulási kutatást igénylő feladatokhoz [1] [2] [4].
Idézetek:[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--functs-using-jit-compilation-and-vmap-auto-vektorizálás
[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-should-or-shoutsnt-s-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-vmap-and-pmap/