Jax ve Tensorflow, farklı tasarım felsefelerini ve optimizasyon stratejilerini yansıtarak TPU bellek tahsisini farklı şekilde kullanıyor.
JAX Bellek Tahsisi
- Önceden yerleştirme: JAX, TPU'lardaki belleği GPU'larda olduğu gibi önceden yerleştirmez, burada GPU belleğinin% 75'ini varsayılan olarak önceden yazır [1]. Bununla birlikte, JAX, performansı optimize etmek için belirli kalıpları izleyerek işlemler yürütüldüğünde hedef cihaza (TPU) bellek tahsis eder [5].
- Cihaza özgü tahsis: Kullanıcı tarafından belirtilen cihaza bellek tahsis edilir, ancak TPU yeterli serbest belleğe sahipse CPU kullanması talimatı verse bile JAX bir TPU tahsis edebilir [3].
- Optimizasyon: JAX, hızlandırıcı cihazlarda büyük ölçekli hesaplamalar için optimize edilmiş sofistike bir bellek tahsisi stratejisi kullanır. Bellek kullanımı ve performansı optimize etmek için jitting işlevleri olduğunda statik şekiller gerektirir [10].
Tensorflow Bellek Tahsisi
- Önceden yerleştirme: GPU'larda JAX gibi tensorflow, varsayılan olarak belleği önceden oluşturur. Bu, aynı anda birden fazla işlem veya çerçeve çalıştırırken çatışmalara yol açabilir [1].
-Dinamik tahsis: TensorFlow, bellek kullanımını azaltmak ve bellek dışı hatalardan kaçınmak için yapılandırılabilen dinamik bellek tahsisine izin verir.
- TPU entegrasyonu: TensorFlow, TPU'larla sorunsuz bir şekilde çalışmak üzere tasarlanmıştır, bu da makine öğrenme modellerini ölçeklendirmeyi kolaylaştırır [8]. Bununla birlikte, Tensorflow'un TPU'lar üzerindeki bellek yönetimi, JAX'ın stratejilerine kıyasla daha az açık bir şekilde belgelenmiştir.
Karşılaştırmak
- JAX, statik derleme ve bellek tahsisi üzerindeki hassas kontrol yoluyla performansı optimize etmeye odaklanır ve bu da TPU kaynaklarının daha verimli kullanılmasına yol açabilir.
- TensorFlow, TPU'larla yüksek oranda entegre olan ancak bellek kullanımını optimize etmek için ek yapılandırma gerektirebilecek daha dinamik bir ortam sağlar.
Özetle, her iki çerçeve de TPU'lar için bellek tahsisini optimize ederken, JAX statik optimizasyonu ve hassas kontrolü vurgularken, Tensorflow güçlü TPU entegrasyonu ile daha dinamik bir yaklaşım sunar.
Alıntılar:[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-manemation-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-a--stensor-pocessing-unit-tpu-and-why-will-it-the-the-future-of-mache-se-sre-lovering /
[9] https://cloud.google.com/tpu/docs/run-calculation-jax
[10] https://news.ycombinator.com/item?id=29128998