Comment Jax gère-t-il la fragmentation de la mémoire différemment sur les GPU par rapport aux TPU

Fragmentation de la mémoire sur les GPU

- Stratégie de préallocation: Jax préalque 75% de la mémoire GPU totale par défaut lorsque la première opération est exécutée. Cette stratégie minimise la surcharge et la fragmentation de la mémoire d'allocation, mais peut entraîner des erreurs hors mémoire si elle n'est pas gérée correctement [1] [3].
- Problèmes de fragmentation de la mémoire: les GPU ont une hiérarchie de mémoire complexe, qui peut exacerber les problèmes de fragmentation de la mémoire. Cette complexité rend difficile pour Jax de gérer efficacement la mémoire sans fragmentation [6].
- Manque de défragmentation automatique: Contrairement aux TPU, les GPU n'ont pas de défragmentation automatique intégrée dans la mémoire dans JAX. La mise en œuvre d'une telle fonctionnalité est considérée mais pas actuellement planifiée [7].

Fragmentation de la mémoire sur TPUS

- Hiérarchie de mémoire simplifiée: les TPU ont une hiérarchie de mémoire plus simple par rapport aux GPU, ce qui réduit la probabilité de problèmes de fragmentation de mémoire significatifs [6].
- Défragmentation automatique de la mémoire: le backend TFRT TPU prend en charge la défragmentation automatique de la mémoire, ce qui aide à maintenir une utilisation efficace de la mémoire et réduit la fragmentation [7].
- Traitement séquentiel: les données du processus TPUS séquentiellement, ce qui peut conduire à des modèles d'utilisation de la mémoire plus prévisibles et potentiellement moins de fragmentation par rapport au traitement parallèle sur les GPU [8].

Dans l'ensemble, la gestion de la mémoire de Jax sur les GPU est plus sujette à la fragmentation en raison du manque de défragmentation automatique et de la hiérarchie de mémoire complexe du GPU, tandis que les TPU offrent une approche plus rationalisée avec des capacités de défragmentation intégrées.