Jak Jax zpracovává fragmentaci paměti odlišně na GPU ve srovnání s TPUS

Fragmentace paměti na GPU

- Strategie preallokace: JAX Preallocates 75% z celkové paměti GPU ve výchozím nastavení, když je spuštěna první operace. Tato strategie minimalizuje alokaci režijních a fragmentací paměti, ale může vést k chybám mimo paměti, pokud nebude správně zvládnuto [1] [3].
- Problémy s fragmentací paměti: GPU mají komplexní hierarchii paměti, která může prohloubit problémy s fragmentací paměti. Tato složitost způsobuje, že je pro Jax náročné efektivně řídit paměť bez fragmentace [6].
- Nedostatek automatické defragmentace: Na rozdíl od TPUS GPU nemají v JAX vestavěnou automatickou defragmentaci paměti. Implementace takové funkce je zvažována, ale v současné době není plánována [7].

Fragmentace paměti na TPUS

- Zjednodušená hierarchie paměti: TPU mají ve srovnání s GPU jednodušší hierarchii paměti, což snižuje pravděpodobnost významných problémů s roztříštěním paměti [6].
- Automatická defragmentace paměti: Backend TFRT TPU podporuje automatickou defragmentaci paměti, což pomáhá udržovat efektivní využití paměti a snižuje fragmentaci [7].
- Sekvenční zpracování: Procesní data TPU se postupně, což může vést k předvídatelnějším vzorcům využití paměti a potenciálně menší fragmentaci ve srovnání s paralelním zpracováním na GPU [8].

Celkově je řízení paměti Jax na GPU náchylnější k fragmentaci kvůli nedostatku automatické defragmentace a komplexní hierarchie paměti GPU, zatímco TPU nabízejí efektivnější přístup s vestavěnými defragmentačními schopnostmi.