A JAX és a TensorFlow eltérően kezeli a TPU memóriaelosztását, tükrözve megkülönböztetett tervezési filozófiáikat és optimalizálási stratégiáikat.
Jax memória allokáció
- Preallokáció: A JAX nem preallokálja a memóriát a TPU -kon, ugyanúgy, mint a GPU -kon, ahol alapértelmezés szerint a GPU memóriájának 75% -át prealmaja [1]. A JAX azonban a memóriát a cél eszközön (TPU) osztja ki, amikor a műveleteket végrehajtják, a teljesítmény optimalizálása érdekében meghatározott mintákat követve [5].
- Eszköz-specifikus allokáció: A memória a felhasználó által megadott eszközön van kiosztva, de a JAX a TPU-n is eloszthat, még akkor is, ha a CPU használatát utasítják, ha a TPU-nak elegendő szabad memóriája van [3].
- Optimalizálás: A JAX egy kifinomult memóriaelosztási stratégiát alkalmaz, amelyet a gyorsító eszközök nagyszabású számításához optimalizáltak. Statikus formákat igényel, amikor a memória használatát és a teljesítményt optimalizálja [10].
TensorFlow memóriaelosztás
- Preallokáció: A tensorflow, mint a JAX a GPU -n, alapértelmezés szerint a memóriát. Ez konfliktusokhoz vezethet, ha több folyamatot vagy keretet egyidejűleg futtatnak [1].
-Dinamikus allokáció: A TensorFlow lehetővé teszi a memória allokációját, amely konfigurálható a memória használatának csökkentése és a memórián kívüli hibák elkerülése érdekében.
- TPU integráció: A TensorFlow -t úgy tervezték, hogy zökkenőmentesen működjön a TPU -kkal, megkönnyítve a gépi tanulási modellek méretarányos telepítését [8]. A Tensorflow TPU -k memóriakezelése azonban kevésbé kifejezetten dokumentált Jax stratégiáihoz képest.
összehasonlítás
- A JAX a teljesítmény optimalizálására összpontosít a statikus összeállítás révén és a memória allokációjának pontos ellenőrzésére, ami a TPU erőforrások hatékonyabb felhasználásához vezethet.
- A TensorFlow dinamikusabb környezetet biztosít, amely nagyon integrálódik a TPU -kkal, de további konfigurációt igényelhet a memória használatának optimalizálása érdekében.
Összefoglalva: bár mindkét keret optimalizálja a memóriaelosztást a TPU -k számára, a JAX hangsúlyozza a statikus optimalizálást és a pontos vezérlést, míg a TensorFlow dinamikusabb megközelítést kínál az erős TPU -integrációval.
Idézetek:[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-it-the-future-of-of-machine-Learning /
[9] https://cloud.google.com/tpu/docs/run-calculation-jax
[10] https://news.ycombinator.com/item?id=29128998