Jax و TensorFlow معالجة تخصيص ذاكرة TPU بشكل مختلف ، مما يعكس فلسفات التصميم المميزة واستراتيجيات التحسين.
تخصيص الذاكرة Jax
- Preallocation: Jax لا يثير تشويش الذاكرة على tpus بالطريقة نفسها التي تعمل بها على وحدات معالجة الرسومات ، حيث تسبق 75 ٪ من ذاكرة GPU افتراضيًا [1]. ومع ذلك ، يخصص JAX الذاكرة على الجهاز المستهدف (TPU) عند تنفيذ العمليات ، واتباع أنماط محددة لتحسين الأداء [5].
- تخصيص خاص بالجهاز: يتم تخصيص الذاكرة على الجهاز المحدد من قبل المستخدم ، ولكن قد تخصص Jax على TPU حتى لو تم توجيهها لاستخدام وحدة المعالجة المركزية إذا كان لدى TPU ذاكرة مجانية كافية [3].
- التحسين: يستخدم Jax استراتيجية تخصيص الذاكرة المتطورة التي تم تحسينها للحسابات واسعة النطاق على أجهزة التسريع. يتطلب أشكالًا ثابتة عند التنقل في وظائف لتحسين استخدام الذاكرة وأداءها [10].
تخصيص ذاكرة TensorFlow
- Preallocation: TensorFlow ، مثل Jax على وحدات معالجة الرسومات ، Preallocates الذاكرة بشكل افتراضي. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تعارضات عند تشغيل عمليات أو أطر عمل متعددة بشكل متزامن [1].
-التخصيص الديناميكي: يسمح TensorFlow بتخصيص الذاكرة الديناميكي ، والذي يمكن تكوينه لتقليل استخدام الذاكرة وتجنب الأخطاء خارج الذاكرة.
- تكامل TPU: تم تصميم TensorFlow للعمل بسلاسة مع TPUs ، مما يجعل من السهل نشر نماذج التعلم الآلي على نطاق واسع [8]. ومع ذلك ، فإن إدارة ذاكرة TensorFlow على TPUs أقل توثيقًا بشكل صريح مقارنة باستراتيجيات Jax.
مقارنة
- يركز Jax على تحسين الأداء من خلال التجميع الثابت والتحكم الدقيق في تخصيص الذاكرة ، والذي يمكن أن يؤدي إلى استخدام أكثر كفاءة لموارد TPU.
- يوفر TensorFlow بيئة أكثر ديناميكية متكاملة للغاية مع TPUs ولكن قد تتطلب تكوينًا إضافيًا لتحسين استخدام الذاكرة.
باختصار ، على الرغم من أن كلا من الأطر تعمل على تحسين تخصيص الذاكرة لـ TPUs ، فإن Jax تؤكد على التحسين الثابت والتحكم الدقيق ، في حين يوفر TensorFlow مقاربة أكثر ديناميكية مع تكامل TPU قوي.
الاستشهادات:[1] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[2] https://stackoverflow.com/questions/71175620/cleaning-google-tpu-memory-python
[3] https://github.com/jax-ml/jax/issues/25396
[4] https://cloud.google.com/tpu/docs/cloud-tpu-tools
[5] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-practices
[6] https://cloud.google.com/tpu/docs/profile-tpu-vm
[7] https://github.com/google/jax/discussions/9756
[8] https://blog.neterra.cloud/en/so-what-is-a-tensor-processing-unit-tpu-and-why-will-it-the-future-of-machine-learning /
[9] https://cloud.google.com/tpu/docs/run-calculation-jax
[10] https://news.ycombinator.com/item؟id=29128998