Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Kā Jax apstrādā atmiņas sadrumstalotību atšķirīgi attiecībā uz GPU, salīdzinot ar TPU


Kā Jax apstrādā atmiņas sadrumstalotību atšķirīgi attiecībā uz GPU, salīdzinot ar TPU


Džekss atmiņas sadrumstalotība atšķirīgi rīkojas ar GPU, salīdzinot ar TPU, pateicoties šo ierīču raksturīgajai arhitektūrai un dizainam.

Atmiņas sadrumstalotība GPU

- Preallatikācijas stratēģija: Jax preallocates 75% no kopējās GPU atmiņas pēc noklusējuma, kad tiek palaista pirmā darbība. Šī stratēģija samazina piešķīrumu pieskaitāmās un atmiņas sadrumstalotības, bet var izraisīt kļūdas ārpus atmiņas, ja tā netiek pareizi pārvaldīta [1] [3].
- Atmiņas sadrumstalotības jautājumi: GPU ir sarežģīta atmiņas hierarhija, kas var saasināt atmiņas sadrumstalotības problēmas. Šī sarežģītība padara Džaksu izaicinošu efektīvi pārvaldīt atmiņu bez sadrumstalotības [6].
- Automātiskas defragmentācijas trūkums: Atšķirībā no TPU, GPU nav iebūvētas automātiskas atmiņas defragmentācijas Jax. Šādas funkcijas ieviešana tiek ņemta vērā, bet šobrīd netiek plānota [7].

Atmiņas sadrumstalotība uz TPU

- Vienkāršota atmiņas hierarhija: TPU ir vienkāršāka atmiņas hierarhija, salīdzinot ar GPU, kas samazina nozīmīgu atmiņas sadrumstalotības problēmu iespējamību [6].
- Automātiska atmiņas defragmentācija: TFRT TPU aizmugure atbalsta automātisko atmiņas defragmentāciju, kas palīdz saglabāt efektīvu atmiņas izmantošanu un samazina sadrumstalotību [7].
- Secīga apstrāde: TPU procesa dati secīgi, kas var izraisīt paredzamākus atmiņas lietošanas modeļus un potenciāli mazāku sadrumstalotību salīdzinājumā ar GPU paralēlo apstrādi [8].

Kopumā Jax atmiņas pārvaldība GPU ir vairāk pakļauta sadrumstalotībai, jo trūkst automātiskas defragmentācijas un sarežģītās GPU atmiņas hierarhijas, turpretī TPU piedāvā pilnveidotu pieeju ar iebūvētām defragmentācijas iespējām.

Atsauces:
[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
.
[5] https://docs.jax.dev/en/latest/device_memory_profiling.html
.
[7] https://github.com/google/jax/issues/9064
[8] https://docs.jax.dev/en/latest/pallas/tpu/details.html
[9] https://app.studyaid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-pracices