Cum gestionează JAX fragmentarea memoriei diferit pe GPU în comparație cu TPU -urile

Fragmentarea memoriei pe GPU -uri

- Strategia de preallocare: JAX Preallocă 75% din memoria GPU totală în mod implicit atunci când este rulată prima operație. Această strategie minimizează alocarea cheltuielilor aeriene și a memoriei, dar poate duce la erori din afara memoriei, dacă nu este gestionat corect [1] [3].
- Probleme de fragmentare a memoriei: GPU -urile au o ierarhie complexă a memoriei, care poate agrava problemele de fragmentare a memoriei. Această complexitate face dificilă pentru JAX să gestioneze eficient memoria fără fragmentare [6].
- Lipsa defragmentării automate: Spre deosebire de TPU, GPU-urile nu au defragmentarea automată a memoriei încorporate în JAX. Implementarea unei astfel de caracteristici este considerată, dar nu este planificată în prezent [7].

Fragmentarea memoriei pe TPU

- Ierarhia de memorie simplificată: TPU -urile au o ierarhie de memorie mai simplă în comparație cu GPU, ceea ce reduce probabilitatea de probleme semnificative de fragmentare a memoriei [6].
- Defragmentarea automată a memoriei: backend -ul TFRT TPU acceptă defragmentarea automată a memoriei, care ajută la menținerea utilizării eficiente a memoriei și reduce fragmentarea [7].
- Procesare secvențială: datele procesului TPU se secvențial, ceea ce poate duce la modele de utilizare a memoriei mai previzibile și la o fragmentare potențial mai mică în comparație cu procesarea paralelă pe GPU [8].

În general, gestionarea memoriei JAX pe GPU-uri este mai predispusă la fragmentare din cauza lipsei de defragmentare automată și a ierarhiei complexe a memoriei GPU, în timp ce TPU oferă o abordare mai simplificată cu capacități de defragmentare încorporate.