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Jax:有望取代Tensorflow，谷歌出品的又一超高性能机器学习框架

除了允许JAX将python + numpy代码转换为可以在加速器上运行的操作之外(就像我们在第一个示例中看到的那样)，XLA支持还允许JAX将多个操作融合到一个内核中。...虽然Autograd和XLA构成了JAX库的核心，但是还有两个JAX函数脱颖而出。你可以使用jax.vmap和jax.pmap用于向量化和基于spmd(单程序多数据)并行的pmap。...为了说明vmap的优点，我们将返回到我们的简单稠密层的示例，它操作一个由向量x表示的示例。...使用JAX，您可以使用任何接受单个输入的函数，并允许它使用JAX .vmap接受一批输入: batch_hidden_layer = vmap(hidden_layer) print(batch_hidden_layer...batch_hidden_layer = vmap(hidden_layer, in_axes=(0,)) JAX用于SPMD paralellism的实用程序，遵循非常类似的API。

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JAX-LOB：使用GPU加速限价订单簿仿真

这样做可以在接收到消息时使用单个条件语句，而不是在匹配逻辑中使用多个分支。作者发现，这种方法在vmap下可以提高性能。 处理每种三种消息类型的计算时间因所需的基本操作而异。...使用vmap加速处理订单信息 "vmap" 是指 JAX 库中的一个操作符，用于实现向量化的映射（vectorized map）。...这个操作符允许用户对函数进行向量化，以便在 GPU 或 TPU 等加速器上并行处理多个输入。在订单簿匹配系统中，使用 vmap 可以同时处理多个订单簿，从而提高整体的处理效率。...在文中提到，作者使用 vmap 操作符来实现对多个订单簿的并行处理，以提高订单簿匹配系统的性能。...这种并行处理方式可以有效地利用 GPU 的并行计算能力，加速订单匹配过程，从而提高整体系统的效率和性能，具体来说： Table 4列出了在使用vmap并行处理多个订单簿时，处理不同类型的订单所需的时间。

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JAX: 快如 PyTorch，简单如 NumPy - 深度学习与数据科学

通过使用 @jax.jit 进行装饰，可以加快即时编译速度。 使用 jax.grad 求导。 使用 jax.vmap 进行矢量化，并使用 jax.pmap 进行跨设备并行化。...vmap 和 pmap 矩阵乘法使所有批次尺寸正确需要非常细心。 JAX 的矢量化映射函数 vmap 通过对函数进行矢量化来减轻这种负担。...基本上，每个按元素应用函数 f 的代码块都是由 vmap 替换的候选者。让我们看一个例子。...中，我们可以天真地（没有 vmap）实现它，如下所示： def naively_batched_linear(X_batched): return jnp.stack([linear(x) for x...in X_batched]) 相反，通过使用 vmap 对线性进行向量化，我们可以一次性计算整个批次： def vmap_batched_linear(X_batched): return vmap

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新星JAX ：双挑TensorFlow和PyTorch！有望担纲Google主要科学计算库和神经网络库

启用对此操作重写的支持与使用就像用@jax.jit来修饰一个函数一样简单： 像所有其他JAX函数一样，jax.jit是完全可组合的： 尽管Autograd和XLA构成了JAX库的核心，但是还有另外两个JAX...您可以使用jax.vmap和jax.pmap进行矢量化和基于SPMD的(单程序多数据)并行。 为了说明vmap的好处，我们将返回简单密集层的示例，该层在向量x表示的单个示例上运行。...使用JAX，您可以使用任何接受单个输入并允许其接受一批输入的函数jax.vmap： 这其中的美妙之处在于，它意味着你或多或少地忽略了模型函数中的批处理维度，并且在你构建模型的时候，在你的头脑中总是少了一个张量维度...如果您有多个应该全部矢量化的输入，或者要沿除轴0以外的其他轴矢量化，则可以使用in_axes参数指定此输入。 JAX的SPMD并行处理实用程序遵循非常相似的API。...当您心中有一个非常有针对性的应用程序时，这就形成了非常简洁的应用程序接口，允许您用最少的配置获得想要的结果。

1.3K10

MindSpore尝鲜之Vmap功能

技术背景 Vmap是一种在python里面经常提到的向量化运算的功能，比如之前大家常用的就是numba和jax中的向量化运算的接口。...现在最新版本的mindspore也已经推出了vmap的功能，像mindspore、numba还有jax，与numpy的最大区别就是，需要在使用过程中对需要向量化运算的函数额外嵌套一层vmap的函数，这样就可以实现只对需要向量化运算的模块进行扩展...中的vmap使用案例，可以参考前面介绍的LINCS约束算法实现和SETTLE约束算法批量化实现这两篇文章，都有使用到jax的vmap功能，这里我们着重介绍的是MindSpore中最新实现的vmap功能。...最早是在numba和pytroch、jax中对vmap功能进行了支持，其实numpy中的底层计算也用到了向量化的运算，因此速度才如此之快。...但是对于一些numpy、jax或者MindSpore中已有的算子而言，还是建议直接使用其已经实现的算子，而不是vmap再手写一个。

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使用MindSpore计算旋转矩阵

], [0,0,1]]) return np.dot(RZ,np.dot(RX,np.dot(RY,v))) multi_rotation = jit(vmap...jax import jit, vmap In [3]: def rotation(psi,phi,theta,v): ...: """ Module of rotation in 3...在Jax中我们是使用了vmap将旋转矩阵对单个矢量旋转的操作扩展到对多个矢量的旋转操作，而在MindSpore中虽然也支持了Vmap的算子，但是这里我们使用的是MindSpore所支持的另外一个功能：爱因斯坦求和算子...使用这个算子，我们就允许了旋转矩阵直接对多个矢量输入的指定维度进行运算，一样也可以得到我们想要的计算结果。...而构建好旋转矩阵之后，则可以使用跟Jax一样的Vmap操作，或者是直接使用爱因斯坦求和来计算旋转矩阵对多个矢量输入的计算，从文章中的案例中可以看到两者所得到的计算结果是一致的。

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原创 | 谷歌JAX 助力科学计算

JAX 通过 vmap 转换实现自动向量化，简化了这种形式的编程。..., 3+7]]# [[23+19, 5+13]][OUT]: [[12 10][42 18]] （3）矩阵a的行 + 矩阵b的行，然后根据out_axes=0输出，0表示行输出 print(jax.vmap..., 3+7]]#[[23+19, 5+13]][OUT]: [[12 10][42 18]] （4）矩阵a的行 + 矩阵b的行，然后根据out_axes=1输出，1表示列输出 print(jax.vmap...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...图4 JAX-ReaxFF主循环优化 Github地址： https://github.com/cagrikymk/JAX-ReaxFF 2）效果 作者在多个数据集上分别实现了参数的优化，可以看到相比于其他算法

1.1K10

分子动力学模拟之基于自动微分的LINCS约束

# constrain.py import numpy as np from jax import numpy as jnp from jax import grad, jit, vmap import...而另外一点是向量化的操作，在Numba和Jax中分别支持了CPU上和GPU上的向量化操作，我们只需要写一条计算的方法，就可以把这个计算公式扩展到对更高维的数据进行处理，在Jax中这一功能接口为vmap。...算法简单说明一下其速度的更新方法： v_{n+\frac{1}{2}}=\frac{r_{n+1}-r_n}{\Delta t} 由于速度的计算方法较为简单，这里我们主要分析下坐标更新的代码实现流程，以及Python的实现过程中有可能遇到的一些坑...注意事项二 矩阵乘法是从右往左来计算的，而Python中默认的矩阵乘法是从左往右的，因此最好不要直接使用Python中的乘号来直接计算多个矩阵的乘法，替代方案是手写numpy的multiply或者dot...注意事项五 在jax中的一些函数返回的结果是一个tuple的形式，这是使用vmap和jit技术经常会遇到的情况，虽然并不是很难处理，只需要在得到的结果上取一个0的index即可，但是在实际计算的过程中还是需要注意

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TensorFlow被废了，谷歌家的新王储JAX到底是啥？

这几天各大科技媒体都在唱衰TensorFlow，鼓吹JAX。恰好前两个月我都在用JAX，算是从JAX新人进阶为小白，过来吹吹牛。...JAX：自动微分 + NumPy + JIT JAX到底是啥？简单说，JAX是一种自动微分的NumPy。所以JAX并不是一个深度学习框架，而是一个科学计算框架。深度学习是JAX功能的一个子集。...JAX用 vmap 做并行, 用户只用实现一条数据的处理，JAX帮我们将做拓展，可以拓展到batch size大小。vmap 的思想与 Spark 中的 map 一样。...来到JAX世界，你都会怀疑自己到底学没学过Python。 深度学习框架 JAX并不是一个深度学习框架。想要做深度学习，还要再在JAX上套一层。...但大家都在学JAX JAX到底好不好我不敢说。但是大家都在学它。看看PyTorch刚发布的 torchfunc，里面的vmap就是学得JAX。

66910

前端如何开始深度学习，那不妨试试JAX

JAX 通过 vmap 变换提供了自动矢量化算法，大大简化了这种类型的计算，这使得研究人员在处理新算法时无需再去处理批量化的问题。...JIT 编译与 JAX 的 API (与 Numpy 一致的数据函数) 为研发人员提供了便捷接入高性能计算的可能，无需特别的经验就能将计算运行在多个加速器上。...jit() JAX在GPU上是透明运行的。但是，在上面的示例中，JAX一次将内核分配给GPU一次操作，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。...() JAX在其API中还有另一种转换，那就是vmap()向量化映射。...不过，XLA 最重要的优化是融合，即可以在同一个内核中进行多个线性代数运算，将中间输出保存到 GPU 寄存器中，而不将它们具体化到内存中。

1.6K20

PyTorch 1.11发布，弥补JAX短板，支持Python 3.10

网友也不禁感叹：终于可以安装 functorch，一套受 JAX 启发的 ops！vjp、 jvp、 vmap... 终于可用了！！！...你可以将多个 DataPipe 连接在一起，形成数据 pipeline，以执行必要的数据转换工作。...受到 Google JAX 的极大启发，functorch 是一个向 PyTorch 添加可组合函数转换的库。...该库旨在提供可组合的 vmap（向量化）和 autodiff 转换，可与 PyTorch 模块和 PyTorch autograd 一起使用，并具有良好的渴望模式（eager-mode）性能。...静态图在第一次迭代中缓存这些状态，因此它可以支持 DDP 在以往版本中无法支持的功能，例如无论是否有未使用的参数，在相同参数上支持多个激活检查点。

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一睹为快！PyTorch1.11 亮点一览

推出 PyTorch 1.11，本次亮点可总结为如下 ： · TorchData：一个新的用于通用模块化数据加载的库，可以轻松构建灵活、高性能的数据 pipeline · functorch：一个类 JAX...您可以将多个 DataPipe 连在一起，形成数据 pipeline，以执行必要的数据转换工作。PyTorch 目前提供了 50+ DataPipe。...functorch PyTorch 官方宣布推出 functorch 的首个 beta 版本，该库受到 Google JAX 的极大启发。...(vjp_fn)(unit_vectors) 可以看到 functorch 方式用 vmap 替代了 for 循环，而 vmap 是经过优化的并行计算，因而可以极大地提高运行速度，同时 functorch...静态图在第一次迭代中缓存这些状态，因此它可以支持 DDP 在以往版本中无法支持的功能，例如无论是否有未使用的参数，在相同参数上支持多个激活检查点。

52310

Github1.3万星，迅猛发展的JAX对比TensorFlow、PyTorch

项目地址：https://github.com/google/jax 迅速发展的 JAX JAX 的前身是 Autograd，其借助 Autograd 的更新版本，并且结合了 XLA，可对 Python...目前，基于 JAX 已有很多优秀的开源项目，如谷歌的神经网络库团队开发了 Haiku，这是一个面向 Jax 的深度学习代码库，通过 Haiku，用户可以在 Jax 上进行面向对象开发；又比如 RLax，...可以说，在过去几年中，JAX 掀起了深度学习研究的风暴，推动了科学研究迅速发展。 JAX 的安装 如何使用 JAX 呢？..., 1.841471 , 4.9092975, 9.14112 ], dtype=float32) vmap：是一种函数转换，JAX 通过 vmap 变换提供了自动矢量化算法，大大简化了这种类型的计算..., 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81], dtype=int32)vmap(f)(jnp.arange(10))#DeviceArray([ 0, 1, 4, 9, 16

1.4K20

切换JAX，强化学习速度提升4000倍！牛津大学开源框架PureJaxRL，训练只需GPU

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。...虽然在JAX中重写RL环境可能很费时间，但幸运的是，目前已经有一些库提供了各种环境： Gymnax库包括了多个常用的环境，包括经典的控制任务，Bsuite任务和Minatar(类似Atari的)环境。...这些实验结果显示了多个数量级的改进，使学术研究人员能够在有限的硬件上高效地运行超过数万亿帧的实验。 在JAX中端到端地进行所有操作有几个优势： 在加速器上的矢量化环境运行速度更快。...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。...rng = jax.random.PRNGKey(42)rngs = jax.random.split(rng, 256)train_vjit = jax.jit(jax.vmap(make_train

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PyTorch 1.11发布，弥补JAX短板，支持Python 3.10

网友也不禁感叹：终于可以安装 functorch，一套受 JAX 启发的 ops！vjp、 jvp、 vmap... 终于可用了！！！...你可以将多个 DataPipe 连接在一起，形成数据 pipeline，以执行必要的数据转换工作。...受到 Google JAX 的极大启发，functorch 是一个向 PyTorch 添加可组合函数转换的库。...该库旨在提供可组合的 vmap（向量化）和 autodiff 转换，可与 PyTorch 模块和 PyTorch autograd 一起使用，并具有良好的渴望模式（eager-mode）性能。...静态图在第一次迭代中缓存这些状态，因此它可以支持 DDP 在以往版本中无法支持的功能，例如无论是否有未使用的参数，在相同参数上支持多个激活检查点。

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SETTLE约束算法的批量化处理

但由于相关代码是通过jax这一框架来实现的，因此对于多分子的体系，可以采用jax所支持的vmap来实现，简单快捷。...同时为了模块化的编程，本文中的代码相对于上一篇文章做了函数封装，也更符合jax这种函数化编程的风格。...np from jax import vmap, jit def rotation(psi,phi,theta,v): """ Module of rotation in 3 Euler angles...也就是说，只要写一个分子的处理方式，就可以直接用这样的方式把算法推广到多个分子的处理方式上。同时在最外层封装了一个即时编译jit函数，使得整体算法运行的效率更高。...总结概要 在前一篇文章中介绍了SETTLE约束算法在分子动力学模拟中的应用，本文通过用Jax的Vmap功能对SETTLE函数进行了扩维，使得其可以批量的计算多分子体系的约束条件。

27430

2022年，我该用JAX吗？GitHub 1.6万星，这个年轻的工具并不完美

JAX 的概念、使用 JAX 的理由以及是否应该使用 JAX 等。...在函数上使用 grad() 可以让我们得到域中任意点的梯度 JAX 包含了一个可扩展系统来实现这样的函数转换，有四种典型方式： Grad() 进行自动微分； Vmap() 自动向量化； Pmap()...使用 vmap() 自动向量化 JAX 在其 API 中还有另一种变换：vmap() 自动向量化。...得益于 XLA，JAX 可以轻松地在加速器上进行计算，但 JAX 也可以轻松地使用多个加速器进行计算，即使用单个命令 - pmap() 执行 SPMD 程序的分布式训练。...JAX 是一个相对「年轻」的项目。目前，JAX 仍被视为一个研究项目，而不是成熟的谷歌产品，因此如果用户正在考虑迁移到 JAX，请记住这一点； 使用 JAX 一定要勤勉。

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