Jax dan TensorFlow menangani alokasi memori TPU secara berbeda, mencerminkan filosofi desain dan strategi optimisasi yang berbeda.
alokasi memori jax
- Preallocation: Jax tidak melakukan prealokasi memori pada TPU dengan cara yang sama pada GPU, di mana ia preallokasi 75% dari memori GPU secara default [1]. Namun, JAX mengalokasikan memori pada perangkat target (TPU) ketika operasi dieksekusi, mengikuti pola spesifik untuk mengoptimalkan kinerja [5].
- Alokasi khusus perangkat: Memori dialokasikan pada perangkat yang ditentukan oleh pengguna, tetapi Jax mungkin mengalokasikan pada TPU bahkan jika diinstruksikan untuk menggunakan CPU jika TPU memiliki memori bebas yang cukup [3].
- Optimalisasi: JAX menggunakan strategi alokasi memori canggih yang dioptimalkan untuk perhitungan skala besar pada perangkat akselerator. Dibutuhkan bentuk statis saat jitting berfungsi untuk mengoptimalkan penggunaan dan kinerja memori [10].
TensorFlow
- Preallocation: TensorFlow, seperti Jax di GPU, memori preallocates secara default. Ini dapat menyebabkan konflik ketika menjalankan beberapa proses atau kerangka kerja secara bersamaan [1].
-Alokasi dinamis: TensorFlow memungkinkan untuk alokasi memori dinamis, yang dapat dikonfigurasi untuk mengurangi penggunaan memori dan menghindari kesalahan di luar memori.
- Integrasi TPU: TensorFlow dirancang untuk bekerja mulus dengan TPU, membuatnya lebih mudah untuk menggunakan model pembelajaran mesin pada skala [8]. Namun, manajemen memori TensorFlow pada TPU kurang didokumentasikan secara eksplisit dibandingkan dengan strategi Jax.
Perbandingan ###
- JAX berfokus pada mengoptimalkan kinerja melalui kompilasi statis dan kontrol yang tepat atas alokasi memori, yang dapat menyebabkan penggunaan sumber daya TPU yang lebih efisien.
- TensorFlow menyediakan lingkungan yang lebih dinamis yang sangat terintegrasi dengan TPU tetapi mungkin memerlukan konfigurasi tambahan untuk mengoptimalkan penggunaan memori.
Singkatnya, sementara kedua kerangka kerja mengoptimalkan alokasi memori untuk TPU, Jax menekankan optimasi statis dan kontrol yang tepat, sedangkan TensorFlow menawarkan pendekatan yang lebih dinamis dengan integrasi TPU yang kuat.
Kutipan:[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-will-will-it-te-the-future-of-machine-learning /
[9] https://cloud.google.com/tpu/docs/run-calculation-jax
[10] https://news.ycombinator.com/item?id=29128998