Kuidas saab JAX TPU mälu jaotust võrreldes tensorflow -ga

JAX mälu jaotamine

- Eelkoormus: Jax ei ole TPU -de mälu samamoodi nagu GPU -de puhul, kus ta vaikimisi 75% GPU mälust eeldab [1]. JAX eraldab aga toimingute täitmisel sihtseadmesse (TPU) mälu, järgides konkreetseid mustreid jõudluse optimeerimiseks [5].
- Seadmepõhine jaotus: mälu eraldatakse kasutaja määratud seadmesse, kuid JAX võib eraldada TPU-le isegi kui seda käsitatakse kasutada protsessorit, kui TPU-l on piisavalt vaba mälu [3].
- Optimeerimine: JAX kasutab keerukat mälu jaotamise strateegiat, mis on optimeeritud kiirendi seadmetes suuremahuliste arvutuste jaoks. Mälu kasutamise ja jõudluse optimeerimiseks vajab see funktsioneerimisel staatilisi kujundeid [10].

Tensorflow mälu jaotamine

- PrealLocation: Tensorflow, nagu Jax GPU -del, vaikimisi Preallocatsi mälu. See võib samaaegselt mitme protsessi või raamistike käitamisel põhjustada konflikte [1].
-Dünaamiline jaotus: Tensorflow võimaldab mälu dünaamilist jaotust, mida saab konfigureerida mälu kasutamist ja mäluväliste vigu vältimiseks.
- TPU integreerimine: Tensorflow on loodud TPU -dega sujuvalt töötama, muutes masinõppe mudelite skaalal lihtsamaks [8]. Tensorflow mäluhaldus TPU -del on aga Jaxi strateegiatega võrreldes vähem dokumenteeritud.

Võrdlus

- Jax keskendub jõudluse optimeerimisele staatilise kompileerimise ja mälu jaotamise täpse kontrolli kaudu, mis võib viia TPU ressursside tõhusama kasutamiseni.
- Tensorflow pakub dünaamilisemat keskkonda, mis on TPU -dega väga integreeritud, kuid võib mälu kasutamise optimeerimiseks vajada täiendavat konfiguratsiooni.

Kokkuvõtlikult, kuigi mõlemad raamistikud optimeerivad TPU -de jaoks mälu jaotust, rõhutab JAX staatilist optimeerimist ja täpset juhtimist, samas kui Tensorflow pakub dünaamilisemat lähenemist koos tugeva TPU integreerimisega.