JAX en TensorFlow handelen TPU -geheugenallocatie anders, als gevolg van hun verschillende ontwerpfilosofieën en optimalisatiestrategieën.
Jax geheugentoewijzing
- PreAlLocation: JAX preallocatie van het geheugen op TPU's niet op dezelfde manier als op GPU's, waar het standaard 75% van het GPU -geheugen op de hoogte brengt [1]. JAX wijst echter geheugen toe op het doelapparaat (TPU) wanneer bewerkingen worden uitgevoerd, volgens specifieke patronen om de prestaties te optimaliseren [5].
- Apparaatspecifieke toewijzing: geheugen wordt toegewezen op het door de gebruiker gespecificeerde apparaat, maar JAX kan op een TPU toewijzen, zelfs als het wordt geïnstrueerd om de CPU te gebruiken als de TPU voldoende vrij geheugen heeft [3].
- Optimalisatie: JAX maakt gebruik van een geavanceerde strategie voor geheugenallocatie die is geoptimaliseerd voor grootschalige berekeningen op Accelerator-apparaten. Het vereist statische vormen bij het jitting -functies om geheugengebruik en prestaties te optimaliseren [10].
Tensorflow geheugen toewijzing
- PreAllocation: TensorFlow, zoals JAX op GPU's, preallocates geheugen standaard. Dit kan leiden tot conflicten bij het tegelijkertijd van meerdere processen of kaders [1].
-Dynamische toewijzing: TensorFlow zorgt voor dynamische geheugentoewijzing, die kan worden geconfigureerd om het geheugengebruik te verminderen en fouten buiten de geheugen te voorkomen.
- TPU -integratie: TensorFlow is ontworpen om naadloos samen te werken met TPU's, waardoor het gemakkelijker is om machine learning -modellen op schaal te implementeren [8]. Het geheugenbeheer van TensorFlow op TPU's is echter minder expliciet gedocumenteerd in vergelijking met de strategieën van JAX.
Vergelijking
- JAX richt zich op het optimaliseren van de prestaties door statische compilatie en precieze controle over geheugenallocatie, wat kan leiden tot efficiënter gebruik van TPU -bronnen.
- Tensorflow biedt een meer dynamische omgeving die sterk is geïntegreerd met TPU's, maar mogelijk extra configuratie vereist om het geheugengebruik te optimaliseren.
Samenvattend, terwijl beide frameworks geheugentoewijzing voor TPU's optimaliseren, benadrukt Jax statische optimalisatie en precieze controle, terwijl TensorFlow een meer dynamische benadering biedt met sterke TPU -integratie.
Citaten:[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--en-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