Jax y TensorFlow manejan la asignación de memoria de TPU de manera diferente, reflejando sus distintas filosofías de diseño y estrategias de optimización.
Asignación de memoria de Jax
- Preallocalización: Jax no preellocó la memoria en las TPU de la misma manera que lo hace en las GPU, donde preelloca el 75% de la memoria de la GPU por defecto [1]. Sin embargo, Jax asigna la memoria en el dispositivo de destino (TPU) cuando las operaciones se ejecutan, siguiendo patrones específicos para optimizar el rendimiento [5].
- Asignación específica del dispositivo: la memoria se asigna en el dispositivo especificado por el usuario, pero Jax podría asignar en una TPU incluso si se le indica que use la CPU si la TPU tiene suficiente memoria libre [3].
- Optimización: JAX utiliza una estrategia de asignación de memoria sofisticada que está optimizada para cálculos a gran escala en dispositivos de aceleradores. Requiere formas estáticas al hacer las funciones para optimizar el uso y el rendimiento de la memoria [10].
Asignación de memoria de flujo de tensor
- PreArlocation: TensorFlow, como Jax en GPU, preelloca la memoria de forma predeterminada. Esto puede conducir a conflictos al ejecutar múltiples procesos o marcos simultáneamente [1].
-Asignación dinámica: TensorFlow permite la asignación de memoria dinámica, que se puede configurar para reducir el uso de la memoria y evitar errores fuera de memoria.
- Integración de TPU: TensorFlow está diseñado para funcionar sin problemas con las TPU, lo que facilita la implementación de modelos de aprendizaje automático a escala [8]. Sin embargo, la gestión de la memoria de Tensorflow en TPUS está menos explícitamente documentada en comparación con las estrategias de Jax.
Comparación
- JAX se centra en optimizar el rendimiento a través de la compilación estática y el control preciso sobre la asignación de memoria, lo que puede conducir a un uso más eficiente de los recursos de TPU.
- TensorFlow proporciona un entorno más dinámico que está altamente integrado con las TPU, pero que puede requerir una configuración adicional para optimizar el uso de la memoria.
En resumen, mientras que ambos marcos optimizan la asignación de memoria para las TPU, Jax enfatiza la optimización estática y el control preciso, mientras que TensorFlow ofrece un enfoque más dinámico con una fuerte integración de TPU.
Citas:[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-be-the-future-of-Machine-Learning /
[9] https://cloud.google.com/tpu/docs/run-calculation-Jax
[10] https://news.ycombinator.com/item?id=29128998