Kaip „Jax“ tvarko TPU atminties paskirstymą, palyginti su „Tensorflow“

Jax atminties paskirstymas

- „Preallocation“: Jaxas neperkopija atminties TPU taip pat, kaip ir GPU, kur pagal numatytuosius nustatymus jis iš anksto suaktyvina 75% GPU atminties [1]. Tačiau „Jax“ paskirsto atmintį tiksliniame įrenginyje (TPU), kai vykdomos operacijos, laikydamiesi konkrečių modelių, kad optimizuotų našumą [5].
- Vartotojo nurodytam įrenginiui skirta atmintis skiriama konkrečiai įrenginiui, tačiau JAX gali paskirstyti TPU, net jei nurodoma naudoti CPU, jei TPU turi pakankamai laisvos atminties [3].
- Optimizavimas: „Jax“ naudoja sudėtingą atminties paskirstymo strategiją, kuri yra optimizuota didelio masto skaičiavimams akceleratorių įrenginiuose. Norint optimizuoti atminties naudojimą ir našumą, reikia statinių formų [10].

„Tensorflow“ atminties paskirstymas

- „PrealLocation“: „Tensorflow“, kaip ir JAX GPU, pagal numatytuosius nustatymus išankstinis atmintis. Tai gali sukelti konfliktus, kai kartu vykdomi keli procesai ar sistemos kartu [1].
-Dinaminis paskirstymas: „TensorFlow“ leidžia paskirstyti dinaminę atmintį, kurią galima sukonfigūruoti taip, kad sumažintų atminties naudojimą ir išvengtų klaidų už atminties klaidas.
- TPU integracija: „TensorFlow“ yra skirta sklandžiai veikti su TPU, todėl lengviau diegti mašinų mokymosi modelius mastu [8]. Tačiau „Tensorflow“ atminties valdymas TPU yra mažiau aiškiai dokumentuojamas, palyginti su Jax strategijomis.

palyginimas

- „Jax“ daugiausia dėmesio skiria našumo optimizavimui per statinį kompiliaciją ir tikslią atminties paskirstymo kontrolę, o tai gali padėti efektyviau naudoti TPU išteklius.
- „TensorFlow“ suteikia dinamiškesnę aplinką, kuri yra labai integruota su TPU, tačiau norint optimizuoti atminties naudojimą, gali prireikti papildomos konfigūracijos.

Apibendrinant, nors abu sistemos optimizuoja TPU atminties paskirstymą, Jax pabrėžia statinį optimizavimą ir tikslią valdymą, tuo tarpu „TensorFlow“ siūlo dinamiškesnį požiūrį su stipria TPU integracija.