Jax zvláda fragmentáciu pamäte odlišne na GPU v porovnaní s TPU v dôsledku inherentnej architektúry a návrhu týchto zariadení.
Fragmentácia pamäte na GPU
- Stratégia preallokácie: Jax Preallocates 75% z celkovej pamäte GPU predvolene pri spustení prvej operácie. Táto stratégia minimalizuje alokáciu režijných nákladov a fragmentácie pamäte, ale môže viesť k chybám mimo pamäte, ak nie je správne spravovaná [1] [3].
- Problémy s fragmentáciou pamäte: GPU majú zložitú hierarchiu pamäte, ktorá môže zhoršiť problémy s fragmentáciou pamäte. Táto zložitosť robí pre Jax náročným efektívne spravovať pamäť bez fragmentácie [6].
- Nedostatok automatickej defragmentácie: Na rozdiel od TPU nemajú GPU v JAX vstavané automatické defragmentácie pamäte. Implementácia takejto funkcie sa považuje, ale v súčasnosti sa neplánuje [7].
Fragmentácia pamäte na TPU
- Zjednodušená hierarchia pamäte: TPU majú jednoduchšiu hierarchiu pamäte v porovnaní s GPU, čo znižuje pravdepodobnosť významných problémov s fragmentáciou pamäte [6].
- Automatická defragmentácia pamäte: Backend TFRT TPU podporuje automatickú defragmentáciu pamäte, čo pomáha udržiavať efektívne využitie pamäte a znižuje fragmentáciu [7].
- Sekvenčné spracovanie: Postupné údaje TPUS procesy, ktoré môžu viesť k predvídateľnejším vzorcom využitia pamäte a potenciálne menšej fragmentácii v porovnaní s paralelným spracovaním na GPU [8].
Celkovo je správa pamäte spoločnosti JAX na GPU náchylnejšia na fragmentáciu v dôsledku nedostatku automatickej defragmentácie a zložitej hierarchie pamäte GPU, zatiaľ čo TPU ponúka efektívnejší prístup so zabudovanými defragmentačnými schopnosťami.
Citácie:[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
Https://proceings.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+ Comparred+ToTo+Tpus%3F%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-practices