Jax i Tensorflow inaczej obsługują alokacja pamięci TPU, odzwierciedlając ich wyraźne filozofie projektowania i strategie optymalizacji.
Jax Pamięć
- Preallocation: JAX nie zaprasza pamięci na TPU w taki sam sposób, jak na GPU, gdzie domyślnie zaprasza 75% pamięci GPU [1]. Jednak JAX przydziela pamięć na urządzeniu docelowym (TPU) podczas wykonywania operacji, zgodnie z określonymi wzorami w celu optymalizacji wydajności [5].
- Przydział specyficzny dla urządzenia: Pamięć jest przydzielana na urządzeniu określonym przez użytkownika, ale JAX może przydzielić TPU, nawet jeśli poleci użyć procesora, jeśli TPU ma wystarczającą wolną pamięć [3].
- Optymalizacja: JAX wykorzystuje wyrafinowaną strategię alokacji pamięci, która jest zoptymalizowana do obliczeń na dużą skalę na urządzeniach akceleratora. Wymaga statycznych kształtów podczas funkcji JITTIt, aby zoptymalizować użycie pamięci i wydajność [10].
Tensorflow Pamięć alokacja pamięci
- PrealLocation: Tensorflow, jak Jax na GPU, domyślnie Preallocates Memory. Może to prowadzić do konfliktów podczas jednoczesnego uruchamiania wielu procesów lub ram [1].
-Alokacja dynamiczna: TensorFlow pozwala na dynamiczną przydział pamięci, którą można skonfigurować w celu zmniejszenia zużycia pamięci i unikania błędów poza pamięcią.
- Integracja TPU: TensorFlow jest zaprojektowany do bezproblemowo z TPU, co ułatwia wdrażanie modeli uczenia maszynowego na skalę [8]. Jednak zarządzanie pamięcią Tensorflow na TPU jest mniej wyraźnie udokumentowane w porównaniu ze strategiami Jaxa.
Porównanie
- JAX koncentruje się na optymalizacji wydajności poprzez statyczną kompilację i precyzyjną kontrolę nad alokacją pamięci, co może prowadzić do bardziej wydajnego wykorzystania zasobów TPU.
- TensorFlow zapewnia bardziej dynamiczne środowisko, które jest wysoce zintegrowane z TPU, ale może wymagać dodatkowej konfiguracji w celu optymalizacji użycia pamięci.
Podsumowując, podczas gdy oba frameworki optymalizują przydział pamięci dla TPU, JAX podkreśla statyczną optymalizację i precyzyjną kontrolę, podczas gdy TensorFlow oferuje bardziej dynamiczne podejście z silną integracją TPU.
Cytaty:[1] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[2] https://stackoverflow.com/questions/71175620/cleaning-google-tpu-memory-pithon
[3] https://github.com/jax-ml/jax/issues/25396
[4] https://cloud.google.com/tpu/docs/cloud-tpu-tools
[5] https://app.stuturyraid.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/discussion/9756
[8] https://blog.neterra.cloud/en/so-what-is-a-mocensor-processing-unit-tpu-and-why-will-it-be-the-future-of-machine-dearning /
[9] https://cloud.google.com/tpu/docs/run-calculation-jax
[10] https://news.ycombinator.com/item?id=29128998