JAX та TensorFlow обробляють розподіл пам'яті TPU по -різному, відображаючи їх чіткі філософії дизайну та стратегії оптимізації.
розподіл пам'яті jax
- Preallocation: JAX не передає пам’ять на TPU так само, як це робиться на GPU, де за замовчуванням 75% пам'яті GPU [1]. Однак JAX виділяє пам'ять на цільовому пристрої (TPU) під час виконання операцій, дотримуючись конкретних моделей для оптимізації продуктивності [5].
- Розподіл специфічного пристрою: Пам'ять виділяється на пристрій, визначений користувачем, але JAX може виділити на TPU, навіть якщо він доручив використовувати процесор, якщо TPU має достатню вільну пам'ять [3].
- Оптимізація: JAX використовує складну стратегію розподілу пам'яті, яка оптимізована для масштабних обчислень на пристроях акселератора. Для оптимізації використання пам'яті та продуктивності потрібні статичні форми [10].
розподіл пам'яті Tensorflow
- Preallocation: TensorFlow, як і JAX на GPU, Preallocates Memory за замовчуванням. Це може призвести до конфліктів при проведенні декількох процесів або рамок одночасно [1].
-Динамічне розподіл: TensorFlow дозволяє динамічним розподілом пам'яті, який можна налаштувати для зменшення використання пам'яті та уникнення помилок поза пам’яттю.
- Інтеграція TPU: TensorFlow призначений для безперешкодного роботи з TPU, що полегшує розгортання моделей машинного навчання в масштабі [8]. Однак управління пам'яттю Tensorflow на TPU є менш зафіксованим порівняно зі стратегіями JAX.
Порівняння
- JAX фокусується на оптимізації продуктивності за допомогою статичної компіляції та точного контролю над розподілом пам'яті, що може призвести до більш ефективного використання ресурсів TPU.
- TensorFlow забезпечує більш динамічне середовище, яке сильно інтегрується з TPU, але може знадобитися додаткова конфігурація для оптимізації використання пам'яті.
Підсумовуючи, хоча обидва рамки оптимізують розподіл пам'яті для TPU, JAX підкреслює статичну оптимізацію та точний контроль, тоді як TensorFlow пропонує більш динамічний підхід із сильною інтеграцією ТПУ.
Цитати:[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-the-future-of-machine-Learning /
[9] https://cloud.google.com/tpu/docs/run-calculation-jax
[10] https://news.ycombinator.com/item?id=29128998