Como Jax lida com a fragmentação de memória de maneira diferente nas GPUs em comparação com o TPUS

Fragmentação de memória nas GPUs

- Estratégia de pré -alocação: Jax pré -allocata 75% da memória total da GPU por padrão quando a primeira operação é executada. Essa estratégia minimiza a sobrecarga de alocação e a fragmentação da memória, mas pode levar a erros fora da memória se não forem gerenciados corretamente [1] [3].
- Problemas de fragmentação da memória: as GPUs têm uma hierarquia complexa de memória, que pode exacerbar os problemas de fragmentação da memória. Essa complexidade o torna desafiador para Jax gerenciar com eficiência a memória sem fragmentação [6].
- Falta de desfragmentação automática: ao contrário do TPUS, as GPUs não possuem desfragmentação automática de memória interna no JAX. A implementação desse recurso é considerada, mas não está atualmente planejada [7].

Fragmentação de memória em TPUs

- Hierarquia de memória simplificada: as TPUs têm uma hierarquia de memória mais simples em comparação com as GPUs, o que reduz a probabilidade de problemas significativos de fragmentação da memória [6].
- Desfragmentação automática da memória: o back -end do TFRT TPU suporta desfragmentação automática da memória, o que ajuda a manter o uso eficiente da memória e reduz a fragmentação [7].
- Processamento seqüencial: dados do processo TPUS sequencialmente, o que pode levar a padrões de uso de memória mais previsíveis e potencialmente menos fragmentação em comparação com o processamento paralelo nas GPUs [8].

No geral, o gerenciamento de memória da JAX nas GPUs é mais propenso à fragmentação devido à falta de desfragmentação automática e à complexa hierarquia de memória da GPU, enquanto as TPUs oferecem uma abordagem mais simplificada com recursos de desfragmentação interna.