Hur hanterar Jax minne fragmentering annorlunda på GPU: er jämfört med TPU: er

Minnesfragmentering på GPU: er

- Preallocation Strategy: JAX Preallocates 75% av det totala GPU -minnet som standard när den första operationen körs. Denna strategi minimerar allokeringskostnader och minnesfragmentering men kan leda till felaktiga fel om de inte hanteras korrekt [1] [3].
- Minnesfragmenteringsproblem: GPU: er har en komplex minneshierarki, som kan förvärra problem med minnesfragmentering. Denna komplexitet gör det utmanande för Jax att effektivt hantera minne utan fragmentering [6].
- Brist på automatisk defragmentering: Till skillnad från TPU: er har GPU: er inte inbyggt automatisk minnesdefragmentering i JAX. Implementering av en sådan funktion anses men inte för närvarande planerad [7].

Minnesfragmentering på TPU: er

- Förenklad minneshierarki: TPU: er har en enklare minneshierarki jämfört med GPU: er, vilket minskar sannolikheten för betydande minnesfragmenteringsproblem [6].
- Automatisk minnesfragmentering: TFRT TPU -backend stöder automatisk minnesfragmentering, vilket hjälper till att upprätthålla effektiv minnesanvändning och minskar fragmenteringen [7].
- Sekventiell bearbetning: TPUS -processdata i följd, vilket kan leda till mer förutsägbara minnesanvändningsmönster och potentiellt mindre fragmentering jämfört med den parallella bearbetningen på GPU: er [8].

Sammantaget är JAX: s minneshantering på GPU: er mer benägna att fragmenteras på grund av bristen på automatisk defragmentering och den komplexa GPU-minneshierarkin, medan TPU: er erbjuder ett mer strömlinjeformat tillvägagångssätt med inbyggda defragmenteringskapaciteter.