Optax项目中L-BFGS优化器性能分析与优化实践
2025-07-07 13:53:07作者:韦蓉瑛
背景介绍
Optax是Google DeepMind开发的一个基于JAX的优化器库,提供了多种优化算法的实现。在实际使用中,有开发者发现Optax中的L-BFGS优化器相比SciPy中的实现性能明显较慢,大约慢了10倍左右。这促使我们深入分析问题原因并寻找优化方案。
问题重现与分析
开发者提供了一个完整的基准测试代码,比较了三种实现方式:
- SciPy的L-BFGS-B实现
- 自行实现的Optax L-BFGS循环
- 使用Optax文档示例中的L-BFGS实现
初始测试结果显示,Optax的实现确实比SciPy慢很多。通过深入分析,我们发现性能差异主要来自以下几个方面:
- JAX编译开销:在未正确预编译的情况下,每次迭代都会产生额外的编译开销
- 急切执行模式:未充分JIT化的代码会以急切模式执行,导致性能下降
- 缓存不友好:某些闭包结构不利于JAX的编译缓存机制
性能优化方案
针对上述问题,我们实施了以下优化措施:
- 预编译关键函数:对优化循环中的核心计算步骤进行预编译
- 使用JIT装饰器:确保关键路径上的函数都被JIT化
- 优化缓存机制:调整代码结构使其更符合JAX的缓存机制
优化后的关键代码如下:
# 预编译while循环
while_loop = jax.jit(lambda carry: jax.lax.while_loop(continuing_criterion, step, carry))
_ = while_loop(init_carry) # 预编译
# 实际计时
start = time.time()
final_params, final_state = while_loop(init_carry)
优化效果对比
经过上述优化后,性能有了显著提升:
方法 | 时间(s) | 迭代次数 | 最终损失
-----------------------------------------
SciPy L-BFGS-B | 0.065 | 498 | 3.64e-10
Optax优化前 | 0.56 | 495 | 3.88e-07
Optax优化后 | 0.001 | 516 | 6.62e-07
可以看到,优化后的Optax实现不仅比原始实现快得多,甚至比SciPy的实现还要快。这说明JAX的优化潜力是很大的,关键在于正确使用其特性。
技术要点总结
-
编译开销管理:在JAX中,首次执行函数时会进行编译,这会产生额外开销。对于性能关键的代码,应该提前进行预编译。
-
JIT使用技巧:
- 使用
@jax.jit
装饰器标记需要优化的函数 - 对于控制流结构(如while循环),可以考虑使用
jax.lax.while_loop
- 避免在计时循环中包含未JIT化的操作
- 使用
-
调试工具:
jax.log_compiles()
:帮助识别哪些函数被重新编译jax.config.update("jax_explain_cache_misses", True)
:分析缓存失效原因
-
与SciPy的交互:可以将JAX编译的函数直接传递给SciPy优化器,有时能获得更好的性能。
实践建议
对于需要在JAX生态中使用L-BFGS等优化算法的开发者,我们建议:
- 优先使用Optax文档中推荐的实现方式
- 对于性能关键的应用,务必进行预编译
- 善用JAX提供的性能分析工具
- 在简单问题上,SciPy可能仍然是一个不错的选择
- 对于复杂问题或需要GPU加速的场景,Optax可能是更好的选择
通过这次性能优化实践,我们不仅解决了具体问题,也加深了对JAX性能特性的理解。这为后续在JAX生态中开发高效优化算法提供了宝贵经验。
登录后查看全文
热门项目推荐
- QQwen3-Next-80B-A3B-InstructQwen3-Next-80B-A3B-Instruct 是一款支持超长上下文(最高 256K tokens)、具备高效推理与卓越性能的指令微调大模型00
- QQwen3-Next-80B-A3B-ThinkingQwen3-Next-80B-A3B-Thinking 在复杂推理和强化学习任务中超越 30B–32B 同类模型,并在多项基准测试中优于 Gemini-2.5-Flash-Thinking00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0265cinatra
c++20实现的跨平台、header only、跨平台的高性能http库。C++00AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile06
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
139
1.91 K

deepin linux kernel
C
22
6

Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0

React Native鸿蒙化仓库
C++
192
273

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
923
551

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
421
392

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
189

为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
74
64

本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
344
1.3 K

Elasticsearch
国内Top1 elasticsearch搜索引擎框架es ORM框架,索引全自动智能托管,如丝般顺滑,与Mybatis-plus一致的API,屏蔽语言差异,开发者只需要会MySQL语法即可完成对Es的相关操作,零额外学习成本.底层采用RestHighLevelClient,兼具低码,易用,易拓展等特性,支持es独有的高亮,权重,分词,Geo,嵌套,父子类型等功能...
Java
36
8