JAX og TensorFlow håndterer TPU -hukommelsesallokering forskelligt, hvilket afspejler deres forskellige designfilosofier og optimeringsstrategier.
Jax hukommelsesallokering
- Preallocation: JAX Preallocate hukommelse på TPU'er på samme måde som den gør på GPU'er, hvor det som standard for 75% af GPU -hukommelsen [1]. Imidlertid tildeler JAX hukommelse på målenheden (TPU), når operationer udføres, efter specifikke mønstre for at optimere ydelsen [5].
- Enhedsspecifik allokering: Hukommelse tildeles på den enhed, der er specificeret af brugeren, men JAX kan tildeles på en TPU, selvom det er instrueret om at bruge CPU'en, hvis TPU'en har tilstrækkelig gratis hukommelse [3].
- Optimering: JAX bruger en sofistikeret hukommelsesallokeringsstrategi, der er optimeret til store beregninger på acceleratorenheder. Det kræver statiske former, når Jitting fungerer for at optimere hukommelsesbrug og ydeevne [10].
TensorFlow -hukommelsesallokering
- Preallocation: TensorFlow, ligesom JAX på GPU'er, preallocates hukommelse som standard. Dette kan føre til konflikter, når man kører flere processer eller rammer samtidig [1].
-Dynamisk tildeling: TensorFlow giver mulighed for dynamisk hukommelsesallokering, som kan konfigureres til at reducere hukommelsesforbruget og undgå fejl uden for hukommelsen.
- TPU -integration: TensorFlow er designet til at arbejde problemfrit med TPU'er, hvilket gør det lettere at implementere maskinlæringsmodeller i skala [8]. Tensorflows hukommelsesstyring på TPU'er er imidlertid mindre eksplicit dokumenteret sammenlignet med JAXs strategier.
Sammenligning
- JAX fokuserer på at optimere ydeevnen gennem statisk samling og præcis kontrol over hukommelsesallokering, hvilket kan føre til mere effektiv brug af TPU -ressourcer.
- TensorFlow giver et mere dynamisk miljø, der er meget integreret med TPU'er, men kan kræve yderligere konfiguration for at optimere hukommelsesforbruget.
Sammenfattende, mens begge rammer optimerer hukommelsesallokering til TPU'er, understreger JAX statisk optimering og præcis kontrol, mens TensorFlow tilbyder en mere dynamisk tilgang med stærk TPU -integration.
Citater:[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/discussioner/9756
[8] https://blog.netra.cloud/en/so-what-is-a-tensor-cessing-unit-tpu-and-why-will-it-be-the-future-of-machine-learning /
[9] https://cloud.google.com/tpu/docs/run-calculation-jax
[10] https://news.ycombinator.com/item?id=29128998