Hvordan håndterer Jax minnefragmentering annerledes på GPUer sammenlignet med TPUer

Minnefragmentering på GPUer

- Preallocation Strategy: Jax PreAlocates 75% av det totale GPU -minnet som standard når den første operasjonen kjøres. Denne strategien minimerer tildeling av tildeling og hukommelsesfragmentering, men kan føre til feil utenom minnet hvis ikke administreres riktig [1] [3].
- Minnefragmenteringsproblemer: GPUer har et komplekst minnehierarki, som kan forverre problemer med minnefragmentering. Denne kompleksiteten gjør det utfordrende for JAX å håndtere hukommelsen effektivt uten fragmentering [6].
- Mangel på automatisk defragmentering: I motsetning til TPU-er, har ikke GPU-er innebygd automatisk minne-defragmentering i JAX. Implementering av en slik funksjon blir vurdert, men foreløpig ikke planlagt [7].

Minnefragmentering på TPUer

- Forenklet minnehierarki: TPUer har et enklere minnehierarki sammenlignet med GPUer, noe som reduserer sannsynligheten for betydelige problemer med minnefragmentering [6].
- Automatisk minne -defragmentering: TPRT TPU -backend støtter automatisk defragmentering av minne, som hjelper til med å opprettholde effektiv minnebruk og reduserer fragmentering [7].
- Sekvensiell prosessering: TPUS -prosessdata sekvensielt, noe som kan føre til mer forutsigbare minnemønster og potensielt mindre fragmentering sammenlignet med den parallelle behandlingen på GPU -er [8].

Totalt sett er JAXs minnehåndtering på GPU-er mer utsatt for fragmentering på grunn av mangelen på automatisk defragmentering og det komplekse GPU-minnehierarkiet, mens TPUer tilbyr en mer strømlinjeformet tilnærming med innebygde defragmenteringsevner.