Jax un TensorFlow apstrādā TPU atmiņas sadalījumu atšķirīgi, atspoguļojot to atšķirīgās dizaina filozofijas un optimizācijas stratēģijas.
Jax atmiņas sadalījums
- PrealLocation: JAX nav preallocate atmiņa par TPU, tāpat kā GPU, kur tā pēc noklusējuma preallokē 75% no GPU atmiņas [1]. Tomēr Jax tiek piešķirta atmiņu mērķa ierīcē (TPU), kad tiek veiktas operācijas, ievērojot īpašus modeļus, lai optimizētu veiktspēju [5].
- Ierīcei specifiska sadale: Atmiņa tiek piešķirta lietotājam norādītajai ierīcei, bet JAX varētu piešķirt TPU pat tad, ja viņiem ir norādīts izmantot CPU, ja TPU ir pietiekama brīva atmiņa [3].
- Optimizācija: Džekss izmanto sarežģītu atmiņas sadales stratēģiju, kas ir optimizēta liela mēroga aprēķiniem akseleratora ierīcēs. Lai optimizētu atmiņas izmantošanu un veiktspēju, tas prasa statiskas formas, kad tiek veikti funkcijas [10].
Tensorflow atmiņas sadalījums
- PrealLocation: TensorFlow, piemēram, Jax uz GPU, pēc noklusējuma preallocates atmiņu. Tas var izraisīt konfliktus, vienlaikus palaižot vairākus procesus vai ietvarus [1].
-Dinamiskā sadale: Tensorflow ļauj dinamiskas atmiņas sadali, ko var konfigurēt, lai samazinātu atmiņas izmantošanu un izvairītos no kļūdām ārpus atmiņas.
- TPU integrācija: TensorFlow ir paredzēta, lai nemanāmi darbotos ar TPU, padarot mašīnmācīšanās modeļu vieglāku izvietošanu mērogā [8]. Tomēr Tensorflow atmiņas pārvaldība TPU ir mazāk skaidri dokumentēta, salīdzinot ar Jax stratēģijām.
salīdzinājums
- Jax koncentrējas uz veiktspējas optimizēšanu, izmantojot statisko kompilāciju un precīzu kontroli pār atmiņas sadali, kas var izraisīt efektīvāku TPU resursu izmantošanu.
- TensorFlow nodrošina dinamiskāku vidi, kas ir ļoti integrēta ar TPU, bet, lai optimizētu atmiņas izmantošanu, var būt nepieciešama papildu konfigurācija.
Rezumējot, lai gan abi ietvari optimizē TPU atmiņas sadalījumu, Jax uzsver statisku optimizāciju un precīzu kontroli, turpretī TensorFlow piedāvā dinamiskāku pieeju ar spēcīgu TPU integrāciju.
Atsauces:[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-pracices
[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-figure-of-Machine-Learning /
[9] https://cloud.google.com/tpu/docs/run-calculation-jax
[10] https://news.ycombinator.com/item?id=29128998