¿Cómo maneja Jax la fragmentación de la memoria de manera diferente en las GPU en comparación con las TPU?

Fragmentación de memoria en GPU

- Estrategia de preaclocación: Jax preelloce el 75% de la memoria total de GPU de forma predeterminada cuando se ejecuta la primera operación. Esta estrategia minimiza la sobrecarga de asignación y la fragmentación de la memoria, pero puede conducir a errores fuera de memoria si no se administra correctamente [1] [3].
- Problemas de fragmentación de memoria: las GPU tienen una jerarquía de memoria compleja, que puede exacerbar los problemas de fragmentación de memoria. Esta complejidad hace que Jax sea difícil administrar eficientemente la memoria sin fragmentación [6].
- Falta de desfragmentación automática: a diferencia de las TPU, las GPU no tienen una desfragmentación de memoria automática incorporada en Jax. La implementación de dicha característica se considera pero no se planifica actualmente [7].

Fragmentación de memoria en TPUS

- Jerarquía de memoria simplificada: las TPU tienen una jerarquía de memoria más simple en comparación con las GPU, lo que reduce la probabilidad de problemas significativos de fragmentación de memoria [6].
- Desfragmentación automática de la memoria: el backend de TPU TFRT admite la desfragmentación de la memoria automática, que ayuda a mantener el uso eficiente de la memoria y reduce la fragmentación [7].
- Procesamiento secuencial: datos de procesos TPUS secuencialmente, lo que puede conducir a patrones de uso de memoria más predecibles y potencialmente menos fragmentación en comparación con el procesamiento paralelo en las GPU [8].

En general, la gestión de la memoria de Jax en las GPU es más propensa a la fragmentación debido a la falta de desfragmentación automática y la compleja jerarquía de memoria de la GPU, mientras que las TPU ofrecen un enfoque más racionalizado con capacidades de desfragmentación incorporadas.