Kaip Jaxas skirtingai tvarko atminties suskaidymą GPU, palyginti su TPU

Atminties suskaidymas GPU

- „PrealLocation Strategy“: „Jax“ išankstinis 75% visos GPU atminties pagal numatytuosius nustatymus, kai vykdoma pirmoji operacija. Ši strategija sumažina paskirstymo pridėtinę vertę ir atminties suskaidymą, tačiau gali sukelti klaidas už atminties, jei jis nebus tinkamai valdomas [1] [3].
- Atminties suskaidymo problemos: GPU turi sudėtingą atminties hierarchiją, kuri gali pabloginti atminties suskaidymo problemas. Dėl šio sudėtingumo JAX sudėtinga efektyviai valdyti atmintį be suskaidymo [6].
- Automatinio defragmentacijos trūkumas: skirtingai nei TPU, GPU neturi įmontuotos automatinės atminties defragmentacijos JAX. Įdiegti tokią funkciją svarstoma, bet šiuo metu neplanuojama [7].

Atminties suskaidymas TPU

- Supaprastinta atminties hierarchija: TPU turi paprastesnę atminties hierarchiją, palyginti su GPU, o tai sumažina reikšmingų atminties suskaidymo problemų tikimybę [6].
- Automatinė atminties defragmentacija: „TFRT TPU Backend“ palaiko automatinę atminties defragmentaciją, kuri padeda išlaikyti efektyvų atminties naudojimą ir sumažina suskaidymą [7].
- Nuoseklus apdorojimas: TPU proceso duomenys nuosekliai, o tai gali sukelti labiau nuspėjamus atminties naudojimo modelius ir potencialiai mažiau suskaidymą, palyginti su lygiagrečiu apdorojimu GPU [8].

Apskritai, JAX atminties valdymas GPU yra labiau linkęs suskaidyti dėl automatinio defragmentacijos ir sudėtingos GPU atminties hierarchijos trūkumo, tuo tarpu TPU siūlo racionalesnį požiūrį su įmontuota defragmentacijos galimybėmis.