与TPU相比,由于这些设备的固有架构和设计,JAX在GPU上处理内存碎片。
GPU上的内存碎片
- 预先安装策略:JAX在运行第一个操作时默认情况下,默认情况下,JAX PREALLOCELLOCELLOCELLOCELLOCELLOCELLOCELLOCELLOCELLOCELLOCELLOCENTLOCELLOCELLOCENTLOCELLOCAL。这种策略最大程度地降低了分配开销和内存碎片,但如果无法正确管理,可能会导致遗传错误[1] [3]。
- 内存碎片问题:GPU具有复杂的内存层次结构,可以加剧内存碎片问题。这种复杂性使JAX有效地管理内存而无需分裂而具有挑战性[6]。
- 缺乏自动碎裂:与TPU不同,GPU在JAX中没有内置自动内存碎片。考虑实施此类功能,但目前尚未计划[7]。
TPU上的内存碎片
- 简化的内存层次结构:与GPU相比,TPU具有更简单的内存层次结构,这降低了重大内存碎片问题的可能性[6]。
- 自动内存碎片部:TFRT TPU后端支持自动内存碎片片,这有助于维持有效的内存使用情况并减少碎片[7]。
- 顺序处理:tpus过程数据顺序数据,与GPU上的并行处理相比,这可能导致更可预测的存储使用模式,并且可能较小的破碎化[8]。
总体而言,由于缺乏自动碎裂和复杂的GPU内存层次结构,JAX在GPU上的内存管理更容易分裂,而TPU则提供了一种更简化的方法,具有内置的碎片化功能。
引用:[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
[4] https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2023/file/42c40aff7814e9796266e12053b1c61c610-paper-conference.pdf
[5] https://docs.jax.dev/en/latest/device_memory_profiling.html
[6] https://massedcompute.com/faq-answers/?question = how+do+do+nvidia+gpus+handle+emmory+fragmentation+compared+compared+compared+to+to+to+tpus%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