JAX分片机制简介
jax是一个用于高性能数值计算的python库，它通过jit编译和自动微分等特性，为机器学习和科学计算提供了强大支持。为了进一步提升大规模计算的效率，jax引入了分片（sharding）机制。分片允许用户将大型数组分布到多个计算设备（如cpu核心、gpu或tpu）上，从而实现并行计算。jax的分片api（如jax.sharding模块）使得定义数据在设备网格上的布局变得直观。
当一个数组被分片后，对其执行的操作将自动在各个设备上并行进行。JAX运行时负责协调设备间的数据传输和计算。然而，分片的性能优势并非总是立竿见影，尤其是在涉及跨设备数据依赖的操作中，通信开销可能抵消并行计算带来的好处。
离散差分计算与JAX实现
离散差分是数值分析中的基本操作，常用于估计函数的导数或分析序列的变化。在JAX中，jnp.diff函数提供了便捷的离散差分计算功能。例如，jnp.diff(x, n=1, axis=0)会沿着数组的第一个轴计算一阶差分，即output[i] = x[i+1] - x[i]。为了处理边界条件，jnp.diff还支持prepend和append参数，允许在计算前在数组的指定轴上添加值。
考虑一个二维数组x，计算其沿着第一个轴（行）的一阶离散差分： output[i, j] = x[i+1, j] - x[i, j]
这个操作的关键在于，计算output[i, j]需要x中相邻行的数据。当数组被分片时，如果相邻行位于不同的设备上，就需要进行设备间通信。
实验设计与代码实现
为了探究JAX分片对离散差分计算的性能影响，我们设计了一个实验，使用JAX的自动并行机制在多核CPU上进行测试。实验环境配置为8个CPU核心作为独立的JAX设备。
首先，我们设置XLA_FLAGS以强制JAX使用多个主机平台设备（CPU核心）：
import os
os.environ["XLA_FLAGS"] = (
f'--xla_force_host_platform_device_count=8'
)
import jax as jx
import jax.numpy as jnp
import jax.experimental.mesh_utils as jxm
import jax.sharding as jsh
import timeit # For performance measurement定义离散差分的核心函数，并在第一个轴上计算一阶差分，使用零填充作为前置值：
def calc_fd_kernel(x):
# Calculate 1st-order fd along the first axis
# prepend with zeros to match output shape, maintaining original shape logic
return jnp.diff(
x, 1, axis=0, prepend=jnp.zeros((1, *x.shape[1:]), dtype=x.dtype)
)为了利用JAX的JIT编译和分片功能，我们创建了一个工厂函数，用于编译带有指定输入和输出分片策略的差分核函数。这里使用了AOT（Ahead-Of-Time）编译，确保在执行前完成编译。
def make_fd(shape, shardings):
# Compiled fd kernel factory
return jx.jit(
calc_fd_kernel,
in_shardings=shardings,
out_shardings=shardings,
).lower(
jx.ShapeDtypeStruct(shape, jnp.dtype('f8')) # Define input shape and dtype for AOT compilation
).compile()接着，我们创建一个2D大型数组作为测试数据，并定义了三种不同的分片策略：
- (1, 1)：无分片，所有数据都在一个设备上。
- (8, 1)：沿第一个轴（行）分片，将数组的行均分到8个设备上。
- (1, 8)：沿第二个轴（列）分片，将数组的列均分到8个设备上。
# Create 2D array to partition
n = 2**12 # e.g., 4096
shape = (n, n,)
x = jx.random.normal(jx.random.PRNGKey(0), shape, dtype='f8')
# Define device mesh and sharding strategies
# Use all available CPU devices
devices = jx.devices("cpu")
if len(devices) < 8:
print(f"Warning: Only {len(devices)} CPU devices available. Some sharding configurations might not be fully utilized.")
# Adjust for available devices if less than 8
num_devices_to_use = min(8, len(devices))
else:
num_devices_to_use = 8
shardings_test = {
(1, 1) : jsh.PositionalSharding(jxm.create_device_mesh((1,), devices=devices[:1])).reshape(1, 1),
(num_devices_to_use, 1) : jsh.PositionalSharding(jxm.create_device_mesh((num_devices_to_use,), devices=devices[:num_devices_to_use])).reshape(num_devices_to_use, 1),
(1, num_devices_to_use) : jsh.PositionalSharding(jxm.create_device_mesh((num_devices_to_use,), devices=devices[:num_devices_to_use])).reshape(1, num_devices_to_use),
}
# Place arrays onto devices according to sharding
x_test = {
mesh_config : jx.device_put(x, shardings)
for mesh_config, shardings in shardings_test.items()
}
# Compile the fd kernel for each sharding strategy
calc_fd_test = {
mesh_config : make_fd(shape, shardings)
for mesh_config, shardings in shardings_test.items()
}
# Measure execution time for each configuration
print("Measuring performance for different sharding strategies:")
for mesh_config, x_sharded in x_test.items():
calc_fd_compiled = calc_fd_test[mesh_config]
print(f"\nConfiguration: {mesh_config}")
# Use a lambda to ensure the function is called with the specific sharded array
# and block_until_ready() to wait for all computations to complete
stmt = f"calc_fd_compiled(x_sharded).block_until_ready()"
# Use globals for timeit to access calc_fd_compiled and x_sharded
globals_dict = {"calc_fd_compiled": calc_fd_compiled, "x_sharded": x_sharded}
# timeit.repeat to get multiple runs for better statistics
times = timeit.repeat(stmt, globals=globals_dict, number=1, repeat=7)
print(f"{min(times)*1000:.3f} ms ± {jnp.std(jnp.array(times))*1000:.3f} ms per loop (min ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)")
性能分析与结果解读
运行上述代码，我们可以观察到类似以下的结果（具体数值可能因硬件和JAX版本而异）：
Configuration: (1, 1) 48.9 ms ± 414 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each) Configuration: (8, 1) 977 ms ± 34.5 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each) Configuration: (1, 8) 48.3 ms ± 1.03 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
结果分析：
- (1, 1)（无分片）： 作为基准，所有计算都在单个CPU核心上完成，耗时约48.9毫秒。
-
(8, 1)（沿第一个轴分片）： 性能显著下降，耗时约977毫秒，比无分片慢了近20倍。
- 原因： jnp.diff(x, axis=0)操作需要访问数组的相邻行。当数组沿第一个轴（行）分片时，意味着不同行（尤其是跨越分片边界的行）被分配到不同的设备上。例如，设备A可能持有第0到N行，设备B持有第N+1到2N行。当设备B计算x[N+1, j] - x[N, j]时，它需要从设备A获取x[N, j]的数据。这种跨设备的数据传输（通信开销）在多核CPU环境下变得非常昂贵，远远超过了并行计算带来的潜在收益。
-
(1, 8)（沿第二个轴分片）： 性能与无分片情况相似，耗时约48.3毫秒，没有明显提升，也没有显著下降。
- 原因： 当数组沿第二个轴（列）分片时，每个设备拥有数组的一部分列，但对于这些列中的所有行都是完整的。例如，设备A持有第0到M列的所有行，设备B持有第M+1到2M列的所有行。计算jnp.diff(x, axis=0)时，对于设备A上的任何j，x[i+1, j]和x[i, j]都位于设备A内部。因此，差分计算在每个设备上都是局部的，不需要跨设备通信。
- 未见明显加速的原因： 尽管避免了通信开销，但对于jnp.diff这种相对简单的操作，其计算强度可能不足以在8个CPU核心上展现出显著的并行加速效果。此外，JAX管理多个设备、调度任务以及JIT编译的额外开销，可能抵消了部分并行优势。在CPU上，对于这类操作，内存带宽或缓存效率可能成为瓶颈，而不是纯粹的计算能力。
注意事项与优化建议
从上述实验结果可以看出，JAX分片并非万能的性能银弹。正确理解操作的数据依赖性和分片策略至关重要。
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理解数据依赖性：
- 分片最适合那些局部性强的操作，即每个分片上的计算仅依赖于该分片内部的数据，或仅依赖于少量邻近分片的数据。
- 当操作需要大量跨分片数据通信时，通信开销会迅速抵消并行计算的收益，甚至导致性能下降。
- 对于jnp.diff(axis=0)，沿axis=1分片是“通信友好”的，而沿axis=0分片则是“通信密集”的。
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选择合适的分片轴：
- 尽量选择与计算操作不冲突的轴进行分片。如果操作沿着某个轴进行，那么沿该轴分片可能会引入通信开销。
- 例如，如果你的主要操作是沿着行（axis=0）进行的，那么考虑沿列（axis=1）分片，反之亦然。
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评估计算与通信比：
- 只有当并行计算带来的收益（例如，减少的计算时间）远大于通信开销时，分片才能带来性能提升。
- 对于计算密集型任务，分片通常更有效。对于内存密集型或I/O密集型任务，分片的效果可能不明显。
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考虑设备类型和数量：
- CPU核心之间的通信速度相对较慢，而GPU或TPU之间的通信通常更快。在GPU/TPU上，某些通信密集型操作可能仍能从分片中受益。
- 增加设备数量并不总是意味着线性加速，通信开销和调度复杂性会随之增加。
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JAX XLA编译器的优化：
- JAX的XLA编译器会尽力优化计算图，包括数据传输。然而，它不能完全消除固有的数据依赖性导致的通信。
- 对于一些特定的操作，JAX可能会有更优化的并行实现，例如通过jax.lax.scan或自定义的并行原语。
总结
JAX的分片机制为大规模并行计算提供了强大的工具，但其有效性高度依赖于数据访问模式和分片策略。在对JAX分片数组执行离散差分计算的案例中，我们发现沿操作轴进行分片会导致显著的通信开销，从而降低性能；而沿非操作轴分片则能避免通信问题，但对于简单操作可能无法带来显著加速。
成功的JAX并行编程需要深入理解底层硬件架构、JAX的分片原理以及算法的数据依赖性。在实际应用中，开发者应仔细设计分片策略，并通过实验验证其性能表现，以确保最大限度地发挥JAX的并行计算能力。
