JAX จัดการกับการกระจายตัวของหน่วยความจำแตกต่างกันอย่างไรกับ GPU เมื่อเทียบกับ TPUS

การกระจายตัวของหน่วยความจำบน GPU

- กลยุทธ์การตั้งค่าล่วงหน้า: JAX preallocates 75% ของหน่วยความจำ GPU ทั้งหมดโดยค่าเริ่มต้นเมื่อการดำเนินการครั้งแรกทำงาน กลยุทธ์นี้ลดการจัดสรรค่าใช้จ่ายและการกระจายตัวของหน่วยความจำ แต่สามารถนำไปสู่ข้อผิดพลาดนอกหน่วยความจำได้หากไม่ได้จัดการอย่างถูกต้อง [1] [3]
- ปัญหาการกระจายตัวของหน่วยความจำ: GPU มีลำดับชั้นของหน่วยความจำที่ซับซ้อนซึ่งสามารถทำให้ปัญหาการกระจายตัวของหน่วยความจำรุนแรงขึ้น ความซับซ้อนนี้ทำให้มันท้าทายสำหรับ JAX ในการจัดการหน่วยความจำอย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่แยกส่วน [6]
- การขาดการจัดเรียงแบบอัตโนมัติ: ซึ่งแตกต่างจาก TPU, GPU ไม่มีการจัดเรียงหน่วยความจำอัตโนมัติในตัวใน JAX การใช้คุณสมบัติดังกล่าวได้รับการพิจารณา แต่ไม่ได้วางแผนไว้ในปัจจุบัน [7]

การกระจายตัวของหน่วยความจำบน TPUS

- ลำดับชั้นของหน่วยความจำง่าย: TPUs มีลำดับชั้นของหน่วยความจำที่ง่ายกว่าเมื่อเทียบกับ GPU ซึ่งจะช่วยลดโอกาสของปัญหาการกระจายตัวของหน่วยความจำที่สำคัญ [6]
- หน่วยความจำอัตโนมัติ defragmentation: แบ็กเอนด์ TFRT TPU รองรับการจัดเรียงข้อมูลหน่วยความจำอัตโนมัติซึ่งช่วยรักษาการใช้หน่วยความจำที่มีประสิทธิภาพและลดการกระจายตัว [7]
- การประมวลผลตามลำดับ: ข้อมูลกระบวนการ TPUS ตามลำดับซึ่งสามารถนำไปสู่รูปแบบการใช้งานหน่วยความจำที่คาดการณ์ได้มากขึ้นและการกระจายตัวน้อยกว่าเมื่อเทียบกับการประมวลผลแบบขนานบน GPU [8]

โดยรวมแล้วการจัดการหน่วยความจำของ JAX เกี่ยวกับ GPU มีแนวโน้มที่จะกระจายตัวมากขึ้นเนื่องจากขาดการจัดเรียงข้อมูลอัตโนมัติและลำดับชั้นของหน่วยความจำ GPU ที่ซับซ้อนในขณะที่ TPU นำเสนอวิธีการที่มีความคล่องตัวมากขึ้น