W jaki sposób Jax obsługuje fragmentację pamięci inaczej na GPU w porównaniu z TPU

Fragmentacja pamięci na GPU

- Strategia preallokacji: JAX Preallocuje domyślnie 75% całkowitej pamięci GPU po uruchomieniu pierwszej operacji. Ta strategia minimalizuje koszty ogólne i fragmentację pamięci, ale może prowadzić do błędów poza pamięcią, jeśli nie jest właściwie zarządzana [1] [3].
- Problemy z fragmentacją pamięci: GPU mają złożoną hierarchię pamięci, która może zaostrzyć problemy z fragmentacją pamięci. Ta złożoność sprawia, że ​​JAX stanowi trudności z skutecznym zarządzaniem pamięcią bez fragmentacji [6].
- Brak automatycznej defragmentacji: W przeciwieństwie do TPU, GPU nie mają wbudowanej automatycznej defragmentacji pamięci w JAX. Wdrożenie takiej funkcji jest rozważane, ale obecnie nie planowane [7].

Fragmentacja pamięci na TPUS

- Uproszczona hierarchia pamięci: TPU mają prostszą hierarchię pamięci w porównaniu z GPU, co zmniejsza prawdopodobieństwo znacznych problemów z fragmentacją pamięci [6].
- Automatyczna defragmentacja pamięci: Backend TFRT TPU obsługuje automatyczną defragmentację pamięci, która pomaga utrzymać wydajne zużycie pamięci i zmniejsza fragmentację [7].
- Przetwarzanie sekwencyjne: Dane dotyczące procesu TPUS sekwencyjnie, co może prowadzić do bardziej przewidywalnych wzorców zużycia pamięci i potencjalnie mniejszej fragmentacji w porównaniu z równoległym przetwarzaniem GPU [8].

Ogólnie rzecz biorąc, zarządzanie pamięcią JAX na GPU jest bardziej podatne na fragmentację ze względu na brak automatycznej defragmentacji i złożoną hierarchię pamięci GPU, podczas gdy TPU oferuje bardziej usprawnione podejście z wbudowanymi możliwościami defragmentacji.