Hoe gaat Jax geheugenfragmentatie anders om op GPU's in vergelijking met TPU's

Geheugenfragmentatie op GPU's

- Preallocation -strategie: JAX pre -realloceert 75% van het totale GPU -geheugen standaard wanneer de eerste bewerking wordt uitgevoerd. Deze strategie minimaliseert allocatie-overhead en geheugenfragmentatie maar kan leiden tot fouten buiten het geheugen als ze niet correct worden beheerd [1] [3].
- Geheugenfragmentatieproblemen: GPU's hebben een complexe geheugenhiërarchie, die problemen met geheugenfragmentatie kan verergeren. Deze complexiteit maakt het een uitdaging voor JAX om geheugen efficiënt te beheren zonder fragmentatie [6].
- Gebrek aan automatische defragmentatie: in tegenstelling tot TPU's, hebben GPU's geen ingebouwde automatische geheugenafwijking in JAX. Het implementeren van een dergelijke functie wordt overwogen maar momenteel niet gepland [7].

Geheugenfragmentatie op TPU's

- Vereenvoudigde geheugenhiërarchie: TPU's hebben een eenvoudiger geheugenhiërarchie in vergelijking met GPU's, wat de kans op significante geheugenfragmentatieproblemen vermindert [6].
- Automatische geheugendefragmentatie: de TFRT TPU -backend ondersteunt automatische geheugendefragmentatie, die helpt bij het efficiënt geheugengebruik behouden en de fragmentatie vermindert [7].
- Sequentiële verwerking: TPUS -procesgegevens opeenvolgend, wat kan leiden tot meer voorspelbare geheugengebruikspatronen en mogelijk minder fragmentatie in vergelijking met de parallelle verwerking op GPU's [8].

Over het algemeen is het geheugenbeheer van JAX op GPU's vatbaarder voor fragmentatie vanwege het ontbreken van automatische defragmentatie en de complexe GPU-geheugenhiërarchie, terwijl TPU's een meer gestroomlijnde aanpak bieden met ingebouwde defragmentatiemogelijkheden.