对于稍微大一点的 .NET 解决方案来说，编译时间通常都会长一些。如果项目结构和差量编译优化的好，可能编译完也就 5~30 秒，但如果没有优化好，那么出现 1~3 分钟都是可能的。...如果能够在编译出错的第一时间停止编译，那么我们能够更快地去找编译错误的原因，也能从更少的编译错误列表中找到出错的关键原因。...你可以阅读我的一篇博客来了解它： Visual Studio 使用 Parallel Builds Monitor 插件迅速找出编译速度慢的瓶颈，优化编译速度 - walterlv 一个优化比较差的解决方案可能是下面这个样子的...可想而知，如果你的改动导致非常靠前的项目编译错误，而默认情况下编译的时候会继续尝试编译下去，于是你需要花非常长的时间才能等待编译完毕，然后从一大堆项目中出现的编译错误中找到最开始出现错误的那个（通常也是编译失败的本质原因...其中有一项是“Stop Build on First Error”，打开之后，再出现了错误的话，将第一时间会停止。
当符号维度与非整数（如 float、np.float、np.ndarray 或 JAX 数组）进行算术运算时，它会自动转换为 JAX 数组，使用 jnp.array。...在 JIT 编译下，JAX 数组必须具有静态形状（即在编译时已知的形状），因此布尔掩码必须小心使用。...此外，ML 系统研究的进展需要一些时间才能被整合到 XLA 中，而用户通常希望提前使用这些优化。随着时间的推移，编译器可以通过手动调优的内核整合已经通过实验验证的优化。...然而，在编译时，循环原语会完全展开，因此请尽量保持循环执行次数合理小。 过度使用控制流可能导致低级代码生成中的显著回归，建议尽量将多个计算密集型操作挤入一个基本块中。...结论 在本指南中，我们讨论了如何使用 pallas_call、grid 和 BlockSpec 表达 TPU 管道。我们讨论了如何通过多维网格表达嵌套循环，并在减少开始时初始化累加器的情况下处理归约。
在本文中，我们将使用 Flax，据本文撰写时的观察，它似乎是最受欢迎的选择。 JAX 幕后花絮 — XLA 编译 JAX 的强大之处在于它利用了 XLA 编译技术。...实际上，XLA 编译并非 JAX 独有，TensorFlow 和 PyTorch 也都提供了使用 XLA 的选项。不过，与其它流行框架相比，JAX 从设计之初就全面拥抱了 XLA。...训练循环。...那么为什么要使用 JAX？ 性能优化 JAX 训练的一个主要吸引力在于 JIT 编译可能带来的运行时性能提升。...实际上，考虑到 PyTorch 背后庞大的开发者社区，以及 PyTorch 所原生支持而 JAX/FLAX 尚未涵盖的众多特性（例如自动混合精度、先进的注意力机制层，至少在本文撰写时），有人可能会强烈主张没有必要投入时间去掌握
我们展示了第一个GPU加速的LOB模拟器，名为JAX-LOB，旨在并行处理数千个簿，并显著减少每条消息的处理时间。...JAX具有自动向量化功能，可以将代码转换为可以在GPU上并行执行的形式，从而提高了计算速度； 在使用JAX进行训练时，可以避免GPU-CPU通信瓶颈，从而提高了训练速度； 在使用JAX进行训练时，可以利用...然而，由于JAX要求编译时固定大小的数组，要实现类似的结构就意味着必须预先为所有价格级别和订单分配内存空间。使用数组意味着在删除条目时重新排序的成本远高于使用链表。...这表明，将每种情况定义为明确的函数，并在接收到消息时使用单个条件语句的方法有效地提高了性能，并减少了计算复杂性，特别是在处理不同类型和方向的订单时。...这些时间是在JAX-LOB系统中测量的，并与两个CPU实现进行了比较。结果表明，JAX-LOB系统在处理每个订单时的时间比其他两个系统更短，尤其是在处理大量订单时。
然而谷歌之前推出的Tensorflow API有一些比较混乱的情况，在1.x的迭代中，就存在如原子op、layers等不同层次的API。面对不同类型的用户，使用粒度不同的多层API本身并不是什么问题。...但同层次的API也有多种竞品，如slim和layers等实则提高了学习成本和迁移成本。而JAX使用 XLA 在诸如GPU和TPU的加速器上编译和运行NumPy。...3)JIT编译 XLA是TensorFlow底层做JIT编译优化的工具，XLA可以对计算图做算子Fusion，将多个GPU Kernel合并成少量的GPU Kernel，用以减少调用次数，可以大量节省GPU...Memory IO时间。...我们下文的势函数将为大家解释）； 第三步，基于加速度算下一时刻粒子速度，根据速度计算下一时刻位置。 不断循环2-3步，得到粒子的运动轨迹。
Wall time: 709 ms # 715 ms ± 3.95 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each) 可以看到，忽略设备传输时间和编译时间...编译子计算图以减少短暂运算的执行时间，从而消除 TensorFlow 运行时的开销；融合流水线运算以降低内存开销；并针对已知张量形状执行专门优化以支持更积极的常量传播。 提高内存使用率。...减少移动资源占用量。通过提前编译子计算图并发出可以直接链接到其他应用的对象/头文件对，消除 TensorFlow 运行时。这样，移动推断的资源占用量可降低几个数量级。 提高便携性。...下面我们看看如何使用 XLA 和 jax.jit 手动触发 JIT 编译。 使用 jax.jit 进行即时编译 这里有一些新的基准来测试 jax.jit 的性能。...因为并非所有代码都可以 JIT 编译，JIT要求数组形状是静态的并且在编译时已知。另外就是引入jax.jit 也会带来一些开销。因此通常只有编译的函数比较复杂并且需要多次运行才能节省时间。
后续对selu_jit的调用将直接使用编译后的代码，跳过 Python 实现。（如果我们没有单独包括预热调用，一切仍将正常运行，但编译时间将包含在基准测试中。...，我们尝试使用运行时值来条件追踪时间流程。...如果存在许多值，则您的程序可能会花费更多时间进行编译，而不是逐个执行操作。 避免在循环或其他 Python 作用域内定义的临时函数上调用jax.jit()。...对于大多数情况，JAX 能够在后续调用jax.jit()时使用编译和缓存的函数。然而，由于缓存依赖于函数的哈希值，在重新定义等价函数时会引发问题。...对于静态值（例如 dtypes 和数组形状），使用 Python print()。 回顾即时编译时，使用 jax.jit() 转换函数时，Python 代码在数组的抽象跟踪器的位置执行。
JAX使用XLA编译器基础结构，来为子程序生成最有利于加速的优化代码，这些优化子程序可以由任意Python调用和编排； 由于JAX与Autograd完全兼容，它允许Python函数的正、反向模式（forward...JAX的设计便因此利用了函数通常可以直接在机器学习代码中识别的特性，使机器学习研究人员可以使用JAX的jit_ps修饰符进行注释。...最后，JAX包含一些用于功能分布式编程的原语，如iterated_map_reduce。 为了生成代码，JAX将跟踪转换为XLA HLO，这是一种中间语言，可以对高度可加速的数组级数值程序进行建模。...使用一个线程和几个小的示例优化问题（包括凸二次型、隐马尔科夫模型(HMM)边缘似然性和逻辑回归）将Python执行时间与CPU上的JAX编译运行时进行了比较。...对于某些CPU示例来说，XLA的编译时间比较慢，但将来可能会有显著的改进，对于经过warmed-up代码（表1），XLA的编译速度非常快。 ?
除了硬件特性的利用，指令优化还涉及到编译器级别的优化，如自动向量化、指令调度和寄存器分配等。这些编译器技术能够自动识别并应用优化，进一步释放硬件的潜力。...这种方法特别适用于图形渲染和视频处理等领域，其中连续的数据流和时间敏感的操作需要无缝衔接。存储优化还包括合理分配内存资源、优化数据结构以减少内存占用、以及使用内存池来减少内存分配和释放的开销。...TVM 开发算子 TVM 是 OctoML 研发的可扩展、开放的端到端 AI 编译器，用于神经网络模型的优化和部署，目标是减少企业为特定硬件开发和深度学习软件部署所花费的成本和时间。...用户在开发 Kernel 时，主要关注其业务逻辑，而底层硬件优化的细节由 Trition 编译器实现。对于一些十分精细的优化，使用 Triton 可能就无法实现。...在应用场景上，Triton 已经被集成进了多个著名的课程中： jax-ml/jax-triton：JAX 是一个用于加速数值计算的 Python 库，使用 Triton 编写可以嵌入到 JAX 程序中的自定义
在 JAX、TensorFlow 和 PyTorch 上运行 Keras 使用 XLA 编译更快地训练 通过新的 Keras 分发 API 解锁任意数量的设备和主机的训练运行 它现在在 PyPI 上上线...这意味着开发者可以将Keras 3模型与PyTorch生态系统包，全系列TensorFlow部署和生产工具（如TF-Serving，TF.js和TFLite）以及JAX大规模TPU训练基础架构一起使用。...内部状态管理：Sequential管理层的状态（如权重和偏置）和计算图。调用compile时，它会通过指定优化器、损失函数和指标来配置学习过程。...这些方法在内部处理训练循环和推理过程。 Model类与函数式API一起使用，提供了比Sequential更大的灵活性。它专为更复杂的架构而设计，包括具有多个输入或输出、共享层和非线性拓扑的模型。...Keras 自动处理各层如何相互连接、数据如何在网络中流动以及如何进行训练和推理操作等错综复杂的细节。
JAX提供了一些在编写数字处理时非常有用的程序转换，例如JIT . JAX()用于JIT编译和加速代码，JIT .grad()用于求导，以及JIT .vmap()用于自动向量化或批处理。...但是，当使用加速器时这种情况会发生变化，所以让我们尝试使用 GPU 进行矩阵乘法。...编译时间：JIT 编译经过的时间。耗时 2.16 秒。运行时间：有效的代码运行时间。耗时 68.9 毫秒。...下面我们看看如何使用 XLA 和 jax.jit 手动触发 JIT 编译。 使用 jax.jit 进行即时编译 这里有一些新的基准来测试 jax.jit 的性能。...因为并非所有代码都可以 JIT 编译，JIT要求数组形状是静态的并且在编译时已知。另外就是引入jax.jit 也会带来一些开销。因此通常只有编译的函数比较复杂并且需要多次运行才能节省时间。
JAX提供了一些在编写数字处理时非常有用的程序转换，例如JIT . JAX()用于JIT编译和加速代码，JIT .grad()用于求导，以及JIT .vmap()用于自动向量化或批处理。...但是，当使用加速器时这种情况会发生变化，所以让我们尝试使用 GPU 进行矩阵乘法。...编译时间：JIT 编译经过的时间。耗时 2.16 秒。 运行时间：有效的代码运行时间。耗时 68.9 毫秒。...因为并非所有代码都可以 JIT 编译，JIT要求数组形状是静态的并且在编译时已知。另外就是引入jax.jit 也会带来一些开销。因此通常只有编译的函数比较复杂并且需要多次运行才能节省时间。...并且支持 Python 的大部分特性，包括循环、if、递归和闭包。
为了衡量开箱即用的性能，他们使用高级API（例如HuggingFace的Trainer()、标准PyTorch训练循环和Keras model.fit()），并尽可能减少配置。...结果是100步的平均值，但排除了第一个步，因为第一步包括了模型创建和编译，这会额外花费时间。 为了确保比较的公平性，对于相同的模型和任务（不论是训练还是推理）都使用相同的批大小。...对于大型语言模型（Gemma和Mistral），测试时也使用了相同的批处理大小，因为它们是相同类型的模型，具有类似数量的参数（7B）。...对于一些手动优化较少的模型，如SegmentAnything，则使用了研究作者提供的实现。在这种情况下，与Keras相比，性能差距比大多数其他模型更大。...这主要是因为Keras 2在某些情况下直接使用了更多的TensorFlow融合操作，而这可能对于XLA的编译并不是最佳选择。
然而，由于物理寄存器数量有限，当虚拟寄存器的数量超过物理寄存器时，就需要使用一些策略来处理这种溢出（Spill）情况，将部分寄存器的内容存储到内存中，并在需要时重新加载。...此阶段的目标是最大化硬件资源的利用，减少指令执行的停顿，并优化寄存器的使用。具体包括：处理资源冲突：调整指令顺序以避免资源冲突，例如寄存器使用冲突、流水线停顿等。...插入填充指令：在必要时插入填充指令（如 NOP 指令）以消除潜在的流水线停顿。优化执行顺序：通过重新排列指令，使得整数运算、浮点运算、内存访问等能够并行执行，从而提高性能。...LLVM 使用基于图形的调度算法，如 DAG（Directed Acyclic Graph）调度器，来实现启发式优化。...循环交换（Loop Exchange）：调整嵌套循环的顺序，提高数据局部性。循环合并（Loop Fusion）：将多个循环合并为一个循环，减少循环开销。
XLA：将JAX转化为加速器支持操作的中坚力量 XLA（加速线性代数）是一个线性代数代码的特定领域编译器，它是允许JAX将python和numpy表达式，转化为加速器支持的操作的中坚力量。...它在计算图中寻找节点的簇，以减少计算或变量的中间存储。Tensorflow关于XLA的文档中，使用下面的例子来解释会从XLA编译中受益的实例。...在有XLA运行的时候，这变成了一个负责这三者的单一内核，因为不需要存储中间变量，从而节省了时间和内存。...如果您深入研究并开始将JAX用于自己的项目，你可能会对JAX在表面上做得如此之少而感到沮丧。需要手工编写训练循环，管理参数需要自定义代码。...每当您将一个较低的API封装到一个较高的抽象层时，您就要对最终用户可能拥有的使用空间做出假设。
不仅可以避免在CPU和GPU之间传输数据以节省时间，如果使用JAX原语来编写环境程序，还可以使用JAX强大的vmap函数来立即创建环境的矢量化版本。...Brax是使用JAX运行类似Mujoco的连续控制环境的方法，该库包含许多强化学习环境，可以对标类似的连续控制环境，如HalfCheetah和Humanoid，并且也是可微的！...通过向量化整个强化学习训练循环以及之前提到JAX中的vmap，可以很容易地并行训练多个智能体。...虽然这种方法在特定领域内运行良好，但它不能实现通用的学习算法，虽然这种算法可以在更新中处理不同的任务，当试图跨越数百万个时间步和数千个更新进行元学习时，这种局限性变得更加明显，因为基于梯度的方法通常会导致高方差更新...比如说，通过元学习获得Cartpole-v1上 PPO智能体的价值损失函数；在外部循环中，采样这个神经网络的参数(元参数) ，在内部循环中，从头开始训练强化学习智能体，并使用这些元参数对值损失函数进行训练
这种选择可以在编译时减少运行时内存使用。...cost_analysis 现在可以与交叉编译的 Compiled 对象一起使用（例如，在非 TPU 计算机上使用 .lower().compile() 编译为云 TPU 时使用拓扑对象）。...New features: 优化的 C++ 代码路径现在是使用 jaxlib 0.1.72 或更新版本时的默认设置，用于提高 pmap 的调度时间。...在 JAX 数组的多个操作的实现周围添加了 jit 装饰器。这加快了常见操作如 + 的调度时间。 这个变化对大多数用户基本上是透明的。...jax.numpy.lexsort (#3812)。 当降低到 XLA 时，lax.scan 和 scan 原语支持一个 unroll 参数用于循环展开 (#3738)。
最后，谷歌还继续开发了IREE编译器，这个编译器既可以在位于数据中心的强大计算机上使用，在可以在智能手机之类的移动设备上使用。...随着围绕jax2tf的持续努力，JAX模型现在可以使用TensorFlow Lite部署在移动设备上，并使用TensorFlow.js部署在网络上。...一个苍蝇大脑的重建，其基础数据可以使用TensorStore轻松访问和操作 硬件加速器和机器学习 用于ML的硬件设计 使用定制的硬件（如TPU和GPU），在性能提升和能源效率上会有巨大的优势，还能减少碳足迹...PRIME使用记录的加速器数据（包括可行的和不可行的加速器）来训练模型，其设计的加速器的延迟小了1.5倍，同时减少了99%的硬件模拟时间 依赖于硬件的模型设计 虽然神经架构搜索（NAS）在SOTA模型的发现方面展示出了巨大的能力...测试发现，在优化内联决策时，经过训练的策略可以减少3%-7%的二进制大小，而在优化寄存器分配决策时，可以提高0.3%~1.5%的吞吐量。
我们还引入了一个新的 Sharding 抽象，描述了逻辑数组如何在一个或多个设备（如 TPU 或 GPU）上物理分片。这一变更还升级、简化并将 pjit 的并行性特性合并到 jit 中。...JAX 将根据需要分配 GPU 内存，可能会减少总体内存使用。但是，这种行为更容易导致 GPU 内存碎片化，这意味着使用大部分可用 GPU 内存的 JAX 程序可能会在禁用预分配时发生 OOM。...减少预分配量可以修复 JAX 程序启动时的内存不足问题。...JAX 版本的这类函数将返回副本，尽管在使用jax.jit()编译操作序列时，XLA 通常会进行优化。 NumPy 在将值提升为float64类型时非常积极。...因为 XLA 编译器要求在编译时知道数组形状，这些操作与 JIT 不兼容。因此，JAX 在这些函数中添加了一个可选的size参数，可以在静态指定以便与 JIT 一起使用。
新功能是JAX使用 XLA 在诸如GPU和TPU的加速器上编译和运行您的NumPy代码。默认情况下，编译是在后台进行的，而库调用将得到及时的编译和执行。...但是，JAX甚至允许您使用单功能API即时将自己的Python函数编译为XLA优化的内核。编译和自动微分可以任意组合，因此您无需离开Python即可表达复杂的算法并获得最佳性能。...JAX NumPy函数可在常规NumPy数组上使用。...它还带有一些程序转换，这些转换在编写数字代码时很有用。...如果我们有一系列操作，则可以使用@jit装饰器使用XLA一起编译多个操作。让我们尝试一下。
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