Hvordan håndterer JAX hukommelsesfragmentering forskelligt på GPU'er sammenlignet med TPU'er

Hukommelsesfragmentering på GPU'er

- Preallocation -strategi: JAX Preallocates 75% af den samlede GPU -hukommelse som standard, når den første operation køres. Denne strategi minimerer allokering af overhead- og hukommelsesfragmentering, men kan føre til fejl uden for hukommelsen, hvis det ikke styres korrekt [1] [3].
- Problemer med hukommelsesfragmentering: GPU'er har et komplekst hukommelseshierarki, som kan forværre problemer med hukommelsesfragmentering. Denne kompleksitet gør det udfordrende for JAX at effektivt styre hukommelsen uden fragmentering [6].
- Mangel på automatisk defragmentering: I modsætning til TPU'er har GPU'er ikke indbygget automatisk hukommelsesdefragmentering i JAX. Implementering af en sådan funktion overvejes, men ikke i øjeblikket planlagt [7].

Hukommelsesfragmentering på TPU'er

- Forenklet hukommelseshierarki: TPU'er har et enklere hukommelseshierarki sammenlignet med GPU'er, hvilket reducerer sandsynligheden for betydelige hukommelsesfragmenteringsspørgsmål [6].
- Automatisk hukommelsesafragmentering: TFRT TPU -backend understøtter automatisk hukommelsesafragmentering, hvilket hjælper med at opretholde effektiv hukommelsesforbrug og reducerer fragmentering [7].
- Sekventiel behandling: TPUS -proces Data sekventielt, hvilket kan føre til mere forudsigelige hukommelsesforbrugsmønstre og potentielt mindre fragmentering sammenlignet med den parallelle behandling på GPU'er [8].

Generelt er JAXs hukommelsesstyring på GPU'er mere tilbøjelige til fragmentering på grund af manglen på automatisk defragmentering og det komplekse GPU-hukommelseshierarki, hvorimod TPU'er tilbyder en mere strømlinet tilgang med indbygget defragmenteringsfunktioner.