Jax และ Tensorflow จัดการการจัดสรรหน่วยความจำ TPU ที่แตกต่างกันสะท้อนให้เห็นถึงปรัชญาการออกแบบที่แตกต่างและกลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพ
การจัดสรรหน่วยความจำ JAX
- Preallocation: JAX ไม่ได้กำหนดหน่วยความจำ preallocate บน TPUs ในลักษณะเดียวกับที่ทำกับ GPUs โดยที่ preallocates 75% ของหน่วยความจำ GPU โดยค่าเริ่มต้น [1] อย่างไรก็ตาม JAX จัดสรรหน่วยความจำบนอุปกรณ์เป้าหมาย (TPU) เมื่อดำเนินการดำเนินการตามรูปแบบเฉพาะเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพ [5]
- การจัดสรรเฉพาะอุปกรณ์: หน่วยความจำได้รับการจัดสรรบนอุปกรณ์ที่ระบุโดยผู้ใช้ แต่ JAX อาจจัดสรรบน TPU แม้ว่าจะได้รับคำสั่งให้ใช้ CPU หาก TPU มีหน่วยความจำฟรีเพียงพอ [3]
- การเพิ่มประสิทธิภาพ: JAX ใช้กลยุทธ์การจัดสรรหน่วยความจำที่ซับซ้อนซึ่งได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการคำนวณขนาดใหญ่บนอุปกรณ์เร่งความเร็ว มันต้องใช้รูปร่างคงที่เมื่อฟังก์ชั่นการใช้งานเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานหน่วยความจำและประสิทธิภาพ [10]
การจัดสรรหน่วยความจำ tensorflow
- preallocation: tensorflow เช่น Jax บน GPU, preallocates หน่วยความจำโดยค่าเริ่มต้น สิ่งนี้สามารถนำไปสู่ความขัดแย้งเมื่อเรียกใช้หลายกระบวนการหรือเฟรมเวิร์กพร้อมกัน [1]
-การจัดสรรแบบไดนามิก: TensorFlow อนุญาตให้มีการจัดสรรหน่วยความจำแบบไดนามิกซึ่งสามารถกำหนดค่าเพื่อลดการใช้หน่วยความจำและหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดนอกหน่วยความจำ
- การรวม TPU: TensorFlow ได้รับการออกแบบมาเพื่อทำงานอย่างราบรื่นกับ TPUs ทำให้ง่ายต่อการปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในระดับ [8] อย่างไรก็ตามการจัดการหน่วยความจำของ TENSORFLOW ใน TPU นั้นมีการบันทึกไว้อย่างชัดเจนน้อยกว่าเมื่อเทียบกับกลยุทธ์ของ JAX
การเปรียบเทียบ
- JAX มุ่งเน้นไปที่ประสิทธิภาพการเพิ่มประสิทธิภาพผ่านการรวบรวมแบบคงที่และการควบคุมการจัดสรรหน่วยความจำที่แม่นยำซึ่งสามารถนำไปสู่การใช้ทรัพยากร TPU ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
- TensorFlow ให้สภาพแวดล้อมแบบไดนามิกมากขึ้นซึ่งรวมเข้ากับ TPU อย่างสูง แต่อาจต้องมีการกำหนดค่าเพิ่มเติมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้หน่วยความจำ
โดยสรุปในขณะที่เฟรมเวิร์กทั้งสองเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรหน่วยความจำสำหรับ TPU แต่ JAX เน้นการเพิ่มประสิทธิภาพแบบคงที่และการควบคุมที่แม่นยำในขณะที่ TensorFlow นำเสนอวิธีการที่มีพลังมากขึ้นด้วยการรวม TPU ที่แข็งแกร่ง
การอ้างอิง:[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-be-the-future-of-machine-learning /
[9] https://cloud.google.com/tpu/docs/run-calculation-jax
[10] https://news.ycombinator.com/item?id=29128998