趋近智
JAX 高级编程：性能、优化与规模化
章节 1: 高级 JAX 变换与控制流
核心转换回顾：jit, grad, vmap
精通 lax.scan 处理序列操作
使用 lax.cond 进行条件执行
使用 lax.while_loop 进行循环
结合控制流与变换
高级掩码技术
了解闭包和JAX暂存
实践：实现复杂的循环逻辑
章节 2: JAX 代码的性能优化
在 CPU、GPU 和 TPU 上分析 JAX 代码
理解 JAX 计算图 (jaxpr)
XLA 编译的作用
内存布局及其对性能的影响
避免重复编译
算子合并与操作优化
异步调度
实践：优化数值计算
章节 3: JAX 分布式计算
并行处理原理介绍
JAX 中的设备管理
使用 pmap 进行单一程序多数据 (SPMD) 运算
使用 pmap 实现数据并行
集合通信原语 (psum, pmean 等)
pmap 中轴名称的处理
嵌套 pmap 与进阶分区
多主机编程简介
实践：分布式数据并行训练
章节 4: 进阶自动微分方法
前向和反向模式自动微分回顾
雅可比向量积 (JVPs) 与 jax.jvp
向量-雅可比积 (VJPs) 与 jax.vjp
高阶导数
计算完整的雅可比矩阵和海森矩阵
使用 jax.custom_vjp 的自定义微分规则
jax.custom_jvp 自定义求导规则
通过控制流原语求导
处理不可微分函数
实践：实现自定义梯度
章节 5: 互操作性与自定义操作
JAX 与 NumPy 的集成
使用 DLPack 实现零拷贝数据共享
使用 jax.experimental.host_callback 调用外部 CPU/GPU 代码
使用 jax.pure_callback 进行无副作用调用
JAX 原语简介
定义自定义原语
实现抽象求值规则
为后端（CPU/GPU/TPU）实现转换规则
制定自定义原语的求导规则
实践：整合 C++ 函数
章节 6: 大规模模型训练方法
大型模型训练中的挑战概述
JAX 生态系统库（Flax, Haiku）简介
模型参数和状态的处理
将 pmap 与训练框架结合使用
梯度累积
梯度检查点（再物化）
混合精度训练
模型并行策略
大规模优化算法
实践：实现梯度检查点
高级掩码技术
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- JAX Documentation, JAX Developers, 2024 - 官方文档提供了JAX核心功能的全面信息，包括
jax.numpy.where、其他数组操作函数以及JAX转换和控制流的基础知识，这些对于高级掩码技术至关重要。 - Attention Is All You Need, Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, Illia Polosukhin, 2017 Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), Vol. 30 DOI: 10.48550/arXiv.1706.03762 - 本文介绍了Transformer架构，该架构利用掩码技术（填充掩码、前瞻掩码）高效且正确地处理序列数据，这是JAX掩码的一个常见应用领域。
- Deep Learning, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville, 2016 (MIT Press) - 第10章“序列建模：循环和递归网络”讨论了可变长度序列、填充以及处理这些差异的需求，为深度学习中为何使用掩码提供了理论背景。
- Composable transformations of Python+NumPy programs, James Bradbury, Roy Frostig, Peter Hawkins, Matthew James Johnson, Chris Leary, Dougal Maclaurin, George Necula, Adam Paszke, Jake VanderPlas, Skye Wanderman-Milne, and Qiao Zhang, 2018 - 本文概述了JAX的基本设计原则，包括其自动微分、编译（
jit）和向量化方法，为掩码策略为何能在加速器上高效执行提供了背景。