Kako JAX na GPU -jev v primerjavi s TPU -jem različno ravna z fragmentacijo pomnilnika

Fragmentacija pomnilnika na GPU

- Strategija predlakcije: Jax Prealloces 75% celotnega pomnilnika GPU privzeto, ko se zažene prva operacija. Ta strategija zmanjšuje razporeditev in razdrobljenost pomnilnika, vendar lahko privede do napak, če se ne upravlja pravilno [1] [3].
- Težave pomnilnika: GPU -ji imajo zapleteno hierarhijo pomnilnika, ki lahko poslabša težave z fragmentacijo pomnilnika. Zaradi te zapletenosti je Jax izziv za učinkovito upravljanje pomnilnika brez razdrobljenosti [6].
- Pomanjkanje samodejne defragmentacije: Za razliko od TPU-jev GPU nimajo vgrajene samodejne defragmentacije pomnilnika v Jaxu. Izvajanje takšne funkcije je upoštevano, vendar trenutno ni načrtovano [7].

Fragmentacija pomnilnika na TPU

- Poenostavljena hierarhija pomnilnika: TPUS ima enostavnejšo hierarhijo pomnilnika v primerjavi z GPU -ji, kar zmanjšuje verjetnost pomembnih težav s fragmentacijo spomina [6].
- Samodejna defragmentacija pomnilnika: TFRT TPU Backend podpira samodejno defragmentacijo pomnilnika, kar pomaga ohranjati učinkovito porabo pomnilnika in zmanjšuje fragmentacijo [7].
- Zaporedna obdelava: TPUS procesni podatki zaporedno, kar lahko privede do bolj predvidljivih vzorcev uporabe pomnilnika in potencialno manj fragmentacije v primerjavi z vzporedno obdelavo na GPU [8].

Na splošno je Jaxovo upravljanje pomnilnika na GPU-jev bolj nagnjeno k fragmentaciji zaradi pomanjkanja samodejne defragmentacije in zapletene hierarhije pomnilnika GPU, medtem ko TPU ponuja bolj racionaliziran pristop z vgrajenimi zmogljivostmi defragmentacije.