In che modo Jax gestisce la frammentazione della memoria in modo diverso sulle GPU rispetto ai TPU

frammentazione della memoria sugli GPU

- Strategia di preallocazione: Jax prealloca il 75% della memoria totale della GPU per impostazione predefinita quando viene eseguita la prima operazione. Questa strategia riduce al minimo la frammentazione delle spese generali di allocazione e della memoria, ma può portare a errori fuori memoria se non gestiti correttamente [1] [3].
- Problemi di frammentazione della memoria: le GPU hanno una gerarchia di memoria complessa, che può esacerbare i problemi di frammentazione della memoria. Questa complessità rende difficile per Jax gestire in modo efficiente la memoria senza frammentazione [6].
- Mancanza di deframmentazione automatica: a differenza delle TPU, le GPU non hanno una deframmentazione automatica della memoria incorporata in JAX. L'implementazione di tale funzionalità è considerata ma non attualmente pianificata [7].

frammentazione della memoria su TPU

- Gerarchia di memoria semplificata: le TPU hanno una gerarchia di memoria più semplice rispetto alle GPU, che riduce la probabilità di problemi di frammentazione di memoria significativi [6].
- Deframmentazione automatica della memoria: il backend TPU TFRT supporta la deframmentazione automatica della memoria, che aiuta a mantenere un efficiente utilizzo della memoria e riduce la frammentazione [7].
- Elaborazione sequenziale: dati del processo TPU in sequenza, che può portare a modelli di utilizzo della memoria più prevedibili e potenzialmente meno frammentazione rispetto all'elaborazione parallela sulle GPU [8].

Nel complesso, la gestione della memoria di Jax sugli GPU è più inclini alla frammentazione a causa della mancanza di deframmentazione automatica e della complessa gerarchia di memoria GPU, mentre le TPU offrono un approccio più snello con capacità di deframmentazione integrate.