การสนับสนุนของ JAX สำหรับการใช้ยาอัตโนมัติช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญโดยอนุญาตให้ใช้ฟังก์ชันกับอาร์เรย์ทั้งหมดหรือชุดข้อมูลพร้อมกันแทนที่จะประมวลผลแต่ละองค์ประกอบเป็นรายบุคคล สิ่งนี้สามารถทำได้ผ่านฟังก์ชั่น `VMAP` ซึ่งจะสร้างการใช้งานแบบเวกเตอร์ของฟังก์ชั่นใด ๆ โดยอัตโนมัติ ด้วยการทำเช่นนั้น JAX สามารถส่งการดำเนินการเหล่านี้ไปยังฮาร์ดแวร์เช่น CPU, GPUs และ TPUs ซึ่งสามารถดำเนินการในแบบคู่ขนานเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของฮาร์ดแวร์ให้สูงสุด
ประโยชน์ที่สำคัญของการใช้ยาอัตโนมัติใน Jax:
1. การขนาน: โดยการใช้การดำเนินงานกับอาร์เรย์ทั้งหมดในครั้งเดียว JAX สามารถใช้ความสามารถในการประมวลผลแบบขนานของฮาร์ดแวร์ที่ทันสมัยซึ่งนำไปสู่การปรับปรุงความเร็วที่สำคัญเมื่อเทียบกับวิธีการแบบวนรอบแบบดั้งเดิม
2. รหัสที่มีประสิทธิภาพ: การใช้ `VMAP` ไม่จำเป็นต้องมีลูปที่ชัดเจนส่งผลให้รหัสที่สะอาดและกระชับมากขึ้น สิ่งนี้ไม่เพียง แต่ทำให้การพัฒนาง่ายขึ้น แต่ยังช่วยลดโอกาสของข้อผิดพลาดที่เกี่ยวข้องกับการวนซ้ำด้วยตนเอง
3. การรวมเข้ากับคุณสมบัติ JAX อื่น ๆ : Auto-Vectorization รวมเข้ากับคุณสมบัติ JAX ที่ทรงพลังอื่น ๆ อย่างราบรื่นเช่น JIT Compilation (`jit`) และความแตกต่างอัตโนมัติ (` Grad`) สิ่งนี้ช่วยให้การปรับให้เหมาะสมเพิ่มเติมเช่นการรวบรวมฟังก์ชั่นเวกเตอร์สำหรับการดำเนินการที่เร็วขึ้นและคำนวณการไล่ระดับสีโดยอัตโนมัติสำหรับรุ่นที่ซับซ้อน
4. ความสามารถในการปรับขนาด: ความสามารถของ Jax ในการจัดการกับการคำนวณจำนวนมากทำให้มีค่าโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันเช่นการฝึกอบรมแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่เป็นเรื่องปกติ ความสามารถในการปรับขนาดนี้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับแอพพลิเคชั่นในโลกแห่งความเป็นจริงที่ประสิทธิภาพและความเร็วมีความสำคัญ
โดยรวมแล้วการสนับสนุนการปรับเวกเตอร์อัตโนมัติของ JAX ผ่าน `VMAP` เป็นปัจจัยสำคัญในประสิทธิภาพสูงทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับงานที่ต้องใช้การคำนวณเชิงตัวเลขที่มีประสิทธิภาพและการวิจัยการเรียนรู้ของเครื่อง [1] [2] [4]
การอ้างอิง:[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-evectorize-jax-functions-using-jit-compilation-and-vmap-auto-vectorization
[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-be-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/