Οι Jax και TensorFlow χειρίζονται διαφορετικά την κατανομή της μνήμης TPU, αντανακλώντας τις ξεχωριστές φιλοσοφίες σχεδιασμού και τις στρατηγικές βελτιστοποίησης.
jax Διανομή μνήμης
- PREARLOCATION: Το JAX δεν προωθεί τη μνήμη σε TPU με τον ίδιο τρόπο που κάνει στις GPU, όπου προ -εκτοξεύει το 75% της μνήμης GPU από προεπιλογή [1]. Ωστόσο, η JAX διαθέτει μνήμη στη συσκευή προορισμού (TPU) όταν εκτελούνται οι λειτουργίες, ακολουθώντας συγκεκριμένα πρότυπα για τη βελτιστοποίηση της απόδοσης [5].
- Κατανομή ειδικής για τη συσκευή: Η μνήμη διατίθεται στη συσκευή που καθορίζεται από τον χρήστη, αλλά η JAX μπορεί να διαθέσει σε TPU ακόμη και αν έχει δοθεί εντολή να χρησιμοποιήσει την CPU εάν η TPU διαθέτει επαρκή ελεύθερη μνήμη [3].
- Βελτιστοποίηση: Η JAX χρησιμοποιεί μια εξελιγμένη στρατηγική κατανομής μνήμης που βελτιστοποιείται για υπολογισμούς μεγάλης κλίμακας σε συσκευές επιταχυντών. Απαιτεί στατικά σχήματα όταν λειτουργούν λειτουργίες για να βελτιστοποιήσουν τη χρήση και την απόδοση της μνήμης [10].
TensorFlow Memory Distrance
- PREARLOCATION: TENSORFLOW, όπως JAX σε GPUs, PREALLOCASE MOMERY Από προεπιλογή. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε συγκρούσεις κατά τη διεξαγωγή πολλαπλών διαδικασιών ή πλαισίων ταυτόχρονα [1].
-Δυναμική κατανομή: Το TensorFlow επιτρέπει τη δυναμική κατανομή μνήμης, η οποία μπορεί να διαμορφωθεί ώστε να μειώσει τη χρήση μνήμης και να αποφευχθεί σφάλματα εκτός μνήμης.
- Ενσωμάτωση TPU: Το TensorFlow έχει σχεδιαστεί για να λειτουργεί άψογα με TPU, καθιστώντας ευκολότερη την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης σε κλίμακα [8]. Ωστόσο, η διαχείριση μνήμης της TensorFlow σε TPU είναι λιγότερο ρητά τεκμηριωμένη σε σύγκριση με τις στρατηγικές του Jax.
σύγκριση
- Ο Jax επικεντρώνεται στη βελτιστοποίηση της απόδοσης μέσω της στατικής συλλογής και του ακριβούς ελέγχου της κατανομής της μνήμης, η οποία μπορεί να οδηγήσει σε αποτελεσματικότερη χρήση των πόρων της TPU.
- Το TensorFlow παρέχει ένα πιο δυναμικό περιβάλλον που είναι εξαιρετικά ενσωματωμένο με TPU, αλλά μπορεί να απαιτεί πρόσθετη διαμόρφωση για τη βελτιστοποίηση της χρήσης μνήμης.
Συνοπτικά, ενώ και τα δύο πλαίσια βελτιστοποιούν την κατανομή μνήμης για TPU, ο JAX δίνει έμφαση στη στατική βελτιστοποίηση και τον ακριβή έλεγχο, ενώ το TensorFlow προσφέρει μια πιο δυναμική προσέγγιση με ισχυρή ενσωμάτωση TPU.
Αναφορές:[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--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