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Top 24 “가속기를 단 넘파이” 구글 Jax 시작하기 Update

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구글 JAX는 오픈소스 텐서플로우 머신러닝 플랫폼에서 자동 미분과 가속 선형 대수 기술을 결합한 프로젝트입니다. 이를 통해 속도와 성능을 향상시킬 수 있으며, GPU 또는 TPU에서 실행할 경우 넘파이를 대체할 수 있는 더 빠른 실행 속도를 제공합니다. 또한 JAX를 사용하면 큰 프레임워크를 확장하는 것보다 새로운 기능을 쉽게 추가할 수 있습니다. 이 글에서는 구글 JAX의 이점과 한계, 설치 방법에 대한 개요 및 코랩에서의 간단한 체험을 소개하도록 하겠습니다.

오토그라드의 정의

오토그라드는 라이언 애덤스의 하버드 지능형 확률 시스템 그룹(Harvard Intelligent Probabilistic Systems Group)의 연구 프로젝트로 시작된 자동 미분 엔진입니다. 오토그라드 엔진은 네이티브 파이썬 및 넘파이 코드를 자동으로 미분하며, 주 응용 영역은 경사도 기반 최적화입니다. 현재 이 엔진은 유지보수는 되고 있지만 활동적으로 개발은 이뤄지지 않고 있습니다. 그 대신 오토그라드 개발진은 XLA JIT 컴파일과 같은 추가 기능을 오토그라드와 결합하는 구글 JAX 개발에 참여하고 있습니다. 텐서플로우의 tf.GradientTape API는 오토그라드와 비슷한 개념을 기반으로 하지만 구현 방식은 다릅니다. 오토그라드는 완전히 파이썬으로 작성되며 함수에서 바로 경사도를 계산하는 반면 텐서플로우의 경사도 테이프 기능은 C++로 작성되며 파이썬 래퍼를 사용합니다. 텐서플로우는 역전파를 사용해 손실 차이를 계산하고 손실의 경사도를 추정하며 최선의 다음 단계를 예측합니다.

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구글 JAX 시작하기

구글 JAX는 효율적인 딥러닝 프레임워크이다. 본문에서는 JAX의 기능과 사용 방법에 대해 설명한다. 코랩은 JAX를 사용할 수 있는 편리한 환경을 제공하며, GPU를 기본적으로 사용한다. TPU를 원한다면 선택할 수 있지만, 무료 사용량은 한정되어 있다. 또한, 코랩에서 JAX와 TPU를 함께 사용하기 위해서는 초기화 작업이 필요하다. 퀵스타트를 시작하려면 코랩에서 ‘Open in Colab’을 클릭하여 라이브 노트북 환경으로 전환한다. 노트북을 런타임에 연결하고, GPU에서 실행한 결과를 통해 JAX의 성능을 확인할 수 있다. 마이크로초 단위로 측정된 JIT 가속 시간도 확인할 수 있다. 예제 코드를 통해 JAX의 기능을 자세히 살펴볼 수 있다.

구글 코랩 (Google Colab) 튜토리얼 강의와 꿀팁

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JAX 설치하기

JAX API에는 3가지 계층이 있다. 최상위 계층의 JAX는 넘파이 API인 jax.numpy의 미러를 구현한다. numpy로 할 수 있는 거의 모든 일을 jax.numpy로 할 수 있다. jax.numpy의 제약은 넘파이 배열과 달리 JAX 배열은 불변성이란 점이다. 즉, 일단 생성되면 그 내용을 변경할 수 없다. 중간 계층의 JAX API는 넘파이 계층에 비해 더 엄격하고 많은 경우 더 강력한 jax.lax다. jax.numpy의 모든 연산은 최종적으로 jax.lax에 정의된 함수 측면에서 표현된다. jax.numpy는 혼합된 데이터 유형 간의 연산을 허용하도록 암시적으로 인수를 프로모션하지만 jax.lax는 그렇지 않고 명시적인 프로모션 함수를 제공한다. API의 최하위 계층은 XLA다. 모든 jax.lax 연산은 XLA에서의 연산을 위한 파이썬 래퍼다. 모든 JAX 연산은 최종적으로 이러한 근본적인 XLA 연산의 측면에서 표현되고, 이로써 JIT 컴파일이 실현된다.

Translated:
JAX API는 3개의 계층을 가지고 있습니다. JAX의 최상위 계층은 jax.numpy의 미러로 구현되는데, 이는 numpy API를 사용할 수 있는 모든 작업을 jax.numpy로 수행할 수 있습니다. jax.numpy의 단점은 JAX 배열이 수정 불가능하다는 점입니다. 즉, 생성된 후에는 내용을 변경할 수 없습니다. 중간 계층의 JAX API는 numpy 계층보다 더 엄격하고, 많은 경우에는 더 강력한 jax.lax입니다. jax.numpy의 모든 연산은 최종적으로 jax.lax에 정의된 함수로 표현됩니다. jax.numpy는 암시적으로 인수를 프로모션하여 혼합된 데이터 유형 간의 연산을 허용하지만, jax.lax는 그렇지 않고 명시적인 프로모션 함수를 제공합니다. API의 최하위 계층은 XLA입니다. 모든 jax.lax 연산은 XLA에서의 연산을 위한 파이썬 래퍼입니다. 모든 JAX 연산은 최종적으로 이러한 기본적인 XLA 연산의 측면에서 표현되며, 이를 통해 JIT 컴파일이 구현됩니다.

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JAX의 한계

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JAX 변환과 컴파일은 함수적으로 순수한 파이썬 함수에서만 작동한다. 함수에 부수적 효과가 있는 경우 print()문과 같이 단순한 것이라 해도 코드를 여러 번 실행하면 다른 부수적 효과가 나타난다. 이후 실행에서 print()는 다른 것을 출력하거나 아예 아무것도 출력하지 않을 수 있다. 그 외의 JAX의 제약은 제자리(in-place) 변이가 허용되지 않는다는 것이다(배열이 불변성이므로). 이 제약은 외부(out-of-place) 배열 업데이트를 허용하는 방법으로 우회할 수 있다.

아래는 원소를 업데이트한 후의 배열이다.
updated_array = jax_array.at[1, :].set(1.0)

또한 넘파이는 기본적으로 배정밀도(float64)로 설정되지만 JAX는 기본 단정밀도 숫자(float32)로 설정된다. 배정밀도가 꼭 필요한 경우 JAX를 jax_enable_x64로 설정할 수 있다. 이 설정을 통해 JAX가 배정밀도(float64)로 변경될 수 있다.

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JAX에 대해 더 알아보기

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JAX에는 JAX 퀵스타트 외에 코랩에서 실행할 수 있는 다양한 자습서가 있다. 첫 번째 자습서는 jax.numpy 함수, grad 및 value_and_grad 함수와 @jit 데코레이터를 사용하는 방법을 보여준다. 그다음 자습서는 JIT 컴파일에 대해 더 심층적으로 다루고, 마지막 자습서에서는 단일 및 다중 호스트 환경에서 함수를 컴파일하고 자동으로 분할하는 방법을 배울 수 있다.

또한 JAX 참조 문서도 읽을 수 있고, FAQ부터 시작하여 코랩에서 고급 자습서인 오토디프 쿡북까지 실행할 수 있다. 마지막으로, 주 JAX 패키지를 시작으로 API 문서도 읽어볼 만하다. 더 자세한 정보나 질문이 있다면 [email protected] 로 문의해 주세요.

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