Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Как JAX по -разному обрабатывает фрагментацию памяти на графических процессорах по сравнению с TPU


Как JAX по -разному обрабатывает фрагментацию памяти на графических процессорах по сравнению с TPU


JAX по -разному обрабатывает фрагментацию памяти на графических процессорах по сравнению с TPU из -за внутренней архитектуры и дизайна этих устройств.

Фрагментация памяти на графических процессорах

- Стратегия преаллокации: JAX Preallocates 75% от общей памяти GPU по умолчанию при выполнении первой операции. Эта стратегия сводит к минимуму накладные расходы на распределение и фрагментацию памяти, но может привести к ошибкам вне памяти, если не управляется должным образом [1] [3].
- Проблемы фрагментации памяти: графические процессоры имеют сложную иерархию памяти, которая может усугубить проблемы фрагментации памяти. Эта сложность заставляет JAX эффективно управлять памятью без фрагментации [6].
- Отсутствие автоматического дефрагментации: в отличие от TPU, графические процессоры не имеют встроенной автоматической дефрагментации памяти в JAX. Реализация такой функции рассматривается, но в настоящее время не планируется [7].

Фрагментация памяти на ТПУ

- Упрощенная иерархия памяти: TPU имеют более простую иерархию памяти по сравнению с графическими процессорами, что снижает вероятность значительных проблем фрагментации памяти [6].
- Автоматическая дефицит памяти: бэкэнд TPU TPU поддерживает автоматическую дефрагментацию памяти, что помогает поддерживать эффективное использование памяти и уменьшает фрагментацию [7].
- Последовательная обработка: данные процесса TPU последовательно, что может привести к более предсказуемым шаблонам использования памяти и потенциально меньшей фрагментации по сравнению с параллельной обработкой на графических процессорах [8].

В целом, управление памятью JAX на графических процессорах более подвержен фрагментации из-за отсутствия автоматической дефрагментации и сложной иерархии памяти графических процессоров, тогда как TPU предлагают более оптимизированный подход со встроенными возможностями дефрагментации.

Цитаты:
[1] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[2] https://arxiv.org/pdf/2309.07181.pdf
[3] https://kolonist26-jax-kr.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[4] https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2023/file/42c40aff7814e9796266e12053b1c610-paper-conference.pdf
[5] https://docs.jax.dev/en/latest/device_memory_profiling.html
[6] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=how+do+nvidia+gpus+handle+memory+fragmentation+ compred+to+tpus%3f
[7] https://github.com/google/jax/issues/9064
[8] https://docs.jax.dev/en/latest/pallas/tpu/details.html
[9] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-ractices