Wie handelt JAX im Vergleich zu TPUs unterschiedlich mit Gedächtnisfragmentierung

Speicherfragmentierung bei GPUs

. Diese Strategie minimiert Allokationsaufwand und Gedächtnisfragmentierung, kann jedoch zu außerfeiligen Fehlern führen, wenn sie nicht ordnungsgemäß verwaltet werden [1] [3].
- Probleme mit der Gedächtnisfragmentierung: GPUs haben eine komplexe Speicherhierarchie, die die Probleme mit der Gedächtnisfragmentierung verschlimmern kann. Diese Komplexität macht es JAX schwierig, das Gedächtnis ohne Fragmentierung effizient zu verwalten [6].
- Mangel an automatischer Defragmentierung: Im Gegensatz zu TPUs verfügt GPUs in JAX keine integrierte automatische Speicherdefragmentierung. Die Implementierung eines solchen Merkmals wird betrachtet, aber derzeit nicht geplant [7].

Speicherfragmentierung auf TPUs

- vereinfachte Speicherhierarchie: TPUs haben eine einfachere Speicherhierarchie im Vergleich zu GPUs, was die Wahrscheinlichkeit von Problemen mit signifikanter Gedächtnisfragmentierung verringert [6].
- Automatische Speicherdefrerragmentierung: Das TFRT -TPU -Backend unterstützt die automatische Speicherdefrerrung, die dazu beiträgt, den effizienten Speicherverbrauch aufrechtzuerhalten und die Fragmentierung zu verringern [7].
- Sequentielle Verarbeitung: TPU -Prozessdaten nacheinander, was zu vorhersehbaren Speicherverbrauchsmustern und möglicherweise weniger Fragmentierung im Vergleich zur parallelen Verarbeitung von GPUs führen kann [8].

Insgesamt ist JAXs Speichermanagement für GPUs aufgrund der mangelnden automatischen Defragmentierung und der komplexen GPU-Speicherhierarchie anfälliger für Fragmentierung, während TPUs einen optimierteren Ansatz mit eingebauten Defragmentierungsfähigkeiten bieten.