JAX 作為新興的機器學習框架，其分散式運算能力是其重要優勢之一。pjit() 作為 JAX 中的關鍵功能，允許開發者將函式和資料分割到不同的硬體裝置上，實作高效的平行計算。然而，隨著 JAX 的發展，jit() 逐步取代了 pjit() 和 xmap()，成為更通用的編譯和分散式執行工具。理解 jit() 的使用方法對於充分利用 JAX 的效能至關重要。另一方面，JAX 提供了與 NumPy 類別似的 API，方便開發者在 TPU 等加速硬體上進行高效的數值計算。這使得熟悉 NumPy 的開發者可以快速上手 JAX，並利用其硬體加速特性提升運算效率。
使用 pjit() 進行函式分割和編譯
在使用 JAX 進行深度學習開發時，能夠有效地利用多個裝置來加速計算是非常重要的。JAX 提供了多種方法來實作這一點，包括 pjit() 和 xmap()。在本文中，我們將探討如何使用 pjit() 來分割和編譯函式，以便在多個裝置上執行。
pjit() 的基本概念
pjit() 是 JAX 中的一個實驗性功能，允許您將函式和資料分割到現有的硬體網格中。這意味著您可以指定如何分割輸入和輸出資料，然後 pjit() 會自動將函式分割到裝置上。
使用 pjit() 的優點
使用 pjit() 有幾個優點：
- 簡單性：
pjit()可以使您的程式碼更簡單，因為您不需要手動將函式分割到裝置上。 - 自動分割：
pjit()會自動將函式分割到裝置上，這可以節省您的時間和精力。 - 靈活性：
pjit()允許您指定如何分割輸入和輸出資料，這給了您更多的控制權。
pjit() 的限制
雖然 pjit() 有很多優點，但也有一些限制：
- 實驗性：
pjit()是一個實驗性功能，這意味著它可能不夠穩定或沒有被完全測試。 - 裝置限制：
pjit()需要一個現有的硬體網格，這可能不是所有使用者都有的。
xmap() 的替代方案
xmap() 是 JAX 中另一個實驗性功能，允許您將函式平行化。然而，xmap() 現在已經被棄用，並且在 JAX 0.4.31 版本中被刪除。取而代之的是 shard_map()，它提供了類別似的功能。
pjit() 的未來
雖然 pjit() 是一個實驗性功能，但它有可能成為 JAX 中的一個重要部分。隨著 JAX 的發展，pjit() 可能會變得更加穩定和強大。
內容解密：
import jax
from jax import pjit
# 定義一個函式
def my_function(x):
return x * 2
# 建立一個硬體網格
mesh = jax.devices()
# 使用 pjit() 將函式分割到裝置上
my_function_pjit = pjit(my_function, in_shardings=None, out_shardings=None)
# 執行函式
result = my_function_pjit(2)
print(result) # 輸出：4
圖表翻譯：
graph LR
A[定義函式] --> B[建立硬體網格]
B --> C[使用 pjit() 將函式分割到裝置上]
C --> D[執行函式]
D --> E[輸出結果]
在這個例子中，我們定義了一個簡單的函式 my_function()，然後使用 pjit() 將其分割到裝置上。最後，我們執行函式並輸出結果。
分散式運算與多裝置通訊
在現代的深度學習和人工智慧應用中，多裝置通訊和分散式運算扮演著至關重要的角色。為了實作這些功能，JAX提供了一系列的工具和技術，包括pjit()和jit()。
pjit()和jit()
pjit()是一種用於多裝置之間進行通訊的方法，它使用了與xmap()相同的網格規範。然而，現在pjit()和jit()已經合併成了一個統一的介面，因此建議使用jit()取代pjit()。
分散式陣列和Tensor分片
Tensor分片（Tensor Sharding）是JAX中的一種技術，允許使用者將Tensor分割成小塊，並將其分佈在多個裝置上。這種技術可以用於編譯和執行JAX函式，在多主機或多核心環境中。
@jit註解
@jit註解是一種用於即時編譯（Just-In-Time）的註解，它可以用於最佳化JAX函式的效能。透過使用@jit註解，可以將JAX函式編譯成更高效的機器碼。
關鍵函式和模式
abs()函式：計算絕對值。all_gather()函式：實作所有收集模式。all_reduce()模式：實作所有減少模式。all_to_all()模式：實作所有到所有模式。
相關函式庫和技術
- Acme函式庫：一個用於強化學習的函式庫。
- Alpa函式庫：一個用於分散式深度學習的函式庫。
- AOT（Ahead-Of-Time）編譯：一種編譯技術，允許在執行前編譯程式碼。
陣列和軸控制
JAX提供了多種方式來控制陣列的軸，包括使用array()函式和控制陣列軸的方法。
非同步派發和裝置相關操作
JAX提供了非同步派發和裝置相關操作的支援，包括使用asynchronous dispatch和裝置相關操作的函式。
內容解密：
上述內容介紹了JAX中多裝置通訊和分散式運算的相關技術和工具，包括pjit()、jit()、Tensor分片和@jit註解等。同時，也介紹了相關的函式和模式，例如abs()、all_gather()、all_reduce()和all_to_all()等。最後，提到了相關的函式庫和技術，例如Acme函式庫、Alpa函式庫和AOT編譯等。
深入 NumPy：探索高效計算的世界
NumPy 是一個強大的 Python 函式庫，提供了高效的數值計算功能。在本文中，我們將探索 NumPy 的基本概念和高階功能，包括其與其他函式庫的差異、在 TPU 上執行計算以及切換到 JAX NumPy-like API。
NumPy 概述
NumPy 是一個根據陣列的計算函式庫，提供了高效的數值計算功能。其核心是 ndarray 物件，代表了一個多維陣列。NumPy 的 ndarray 物件提供了許多高階功能，包括索引、切片和遮罩等。
在 TPU 上執行計算
TPU（Tensor Processing Unit）是一種由 Google 開發的專用晶片，設計用於加速機器學習計算。NumPy 可以在 TPU 上執行計算，從而大大提高計算效率。要在 TPU 上執行計算，需要使用 jax 函式庫的 device_put 函式將資料傳輸到 TPU 上。
切換到 JAX NumPy-like API
JAX 是一個由 Google 開發的高階機器學習函式庫，提供了 NumPy-like API。JAX 的 NumPy-like API 提供了與 NumPy 相似的功能，但具有更高的效率和更強大的功能。要切換到 JAX NumPy-like API，需要使用 jax.numpy 函式庫。
Array 型別
NumPy 的 ndarray 物件是 Array 型別的例項。Array 型別提供了許多高階功能，包括索引、切片和遮罩等。Array 型別還提供了許多方法，包括 reshape、transpose 和 dot 等。
ASIC 和 Autodiff
ASIC（Application-specific Integrated Circuit）是一種專用晶片，設計用於加速特定計算。Autodiff（自動微分）是一種計算導數的方法，廣泛用於機器學習中。Autodiff 可以用於計算梯度和 Hessian 矩陣等。
Autodiff Cookbook
Autodiff Cookbook 是一個提供了許多 Autodiff 相關功能的函式庫。Autodiff Cookbook 提供了許多高階功能，包括自動微分和梯度計算等。
Autograd
Autograd 是一個提供了自動微分功能的函式庫。Autograd 可以用於計算梯度和 Hessian 矩陣等。
AutoTokenizer 類別
AutoTokenizer 類別是一個提供了自動分詞功能的函式庫。AutoTokenizer 類別可以用於分詞和編碼等。
AXLearn 函式庫
AXLearn 函式庫是一個提供了許多機器學習相關功能的函式庫。AXLearn 函式庫提供了許多高階功能，包括自動微分和梯度計算等。
Backend 和 Backend 引數
Backend 是一個提供了計算後端的函式庫。Backend 引數是用於指定計算後端的引數。
BatchNorm 和 axis_index_groups 引數
BatchNorm 是一個提供了批次歸一化功能的函式庫。axis_index_groups 引數是用於指定批次歸一化的軸向的引數。
axis_name 引數
axis_name 引數是用於指定軸向的名稱的引數。
內容解密：
在上面的程式碼中，我們建立了一個 NumPy 陣列 arr，然後對其進行索引和切片。索引和切片是 NumPy 陣列的一個重要功能，允許我們存取和操作陣列中的特定元素或子陣列。在這個例子中，我們使用 arr[1:3] 對陣列進行索引和切片，輸出的是陣列中的第二個和第三個元素。然後，我們使用 arr[arr > 3] 對陣列進行遮罩，輸出的是陣列中所有大於 3 的元素。
flowchart TD
A[建立 NumPy 陣列] --> B[對陣列進行索引和切片]
B --> C[對陣列進行遮罩]
C --> D[輸出結果]
圖表翻譯：
在上面的流程圖中，我們展示了程式碼的執行流程。首先，我們建立了一個 NumPy 陣列 arr，然後對其進行索引和切片，最後對陣列進行遮罩並輸出結果。這個流程圖展示了程式碼的邏輯結構和執行流程，有助於讀者更好地理解程式碼的意義和功能。
從底層實作到高階應用的全面檢視顯示，JAX 提供了強大的工具，例如 pjit() 和 jit()，以及 shard_map()，能有效地進行函式分割和編譯，從而充分利用多個裝置加速深度學習計算。分析 pjit() 的演進過程，可以發現它與 jit() 的整合簡化了開發流程，也展現了 JAX 持續最佳化和精簡 API 的努力。然而，在實際應用中，仍需考量硬體資源限制和 JAX 本身的發展動態。技術團隊應深入理解 JAX 的分散式運算機制，特別是 Tensor 分片策略，才能有效地管理多裝置通訊和資料同步，進而最大化效能提升。玄貓認為，隨著 JAX 生態系統的日益成熟，jit() 結合 Tensor 分片將成為主流的分散式計算模式，值得開發者投入更多關注並積極探索其最佳實踐。
