Strategie přidělování paměti Jax na GPU významně ovlivňuje výkon preallocitací podstatné části dostupné paměti GPU. Zde je návod, jak tato strategie ovlivňuje výkon:
1. Preallokace: Jax Preallocates 75% z celkové paměti GPU, když je provedena první operace JAX. Tento přístup minimalizuje alokaci režijních a fragmentací paměti, což může zlepšit výkon snížením času stráveného na úkolech pro správu paměti [1] [3]. Může však vést k chybám mimo paměti (OOM), pokud přidělená paměť není pro pracovní zátěž nedostatečná.
2. Fragmentace paměti: Deaktivace preallokace (pomocí `xla_python_client_preallocate = false`) může vést k fragmentaci paměti, protože paměť je přidělena a rozdávána dynamicky. Tato fragmentace může způsobit chyby OOM, i když je k dispozici dostatek celkové paměti, protože paměť není souvislá [1] [3] [6].
3. Přizpůsobení: Uživatelé mohou upravit preallocated paměťovou frakci pomocí `XLA_PYTHON_CIENT_MEM_FRACTION = .xx`, což umožňuje flexibilnější správu paměti. Snížení této frakce může zabránit chybám OOM, ale může zvýšit fragmentaci paměti [1] [3].
4. Deallocation: Nastavení `Xla_Python_Client_allocator = Platform` umožňuje JAX přidělit paměť na vyžádání a rozdávat ji, pokud již není potřeba. Tento přístup je pomalý a nedoporučuje se pro obecné použití, ale může být užitečný pro ladění nebo minimalizaci paměťové stopy [1] [3].
5. Optimalizace výkonu: Správa paměti Jax je optimalizována pro výkon na GPU minimalizací zbytečných alokací a opětovným použitím paměťových bloků, pokud je to možné. Techniky, jako je použití `jax.Jit` pro opakované výpočty a implementace kontrolního bodu gradientu, mohou dále optimalizovat využití paměti [5].
6. Úvahy architektury GPU: Výkon Jax na GPU také závisí na konkrétní architektuře GPU. Například GPU AMD vyžadují přizpůsobené techniky správy a optimalizaci paměti díky jejich jedinečné hierarchii paměti a organizaci výpočetní jednotky [2].
Celkově je strategie přidělování paměti Jax navržena tak, aby optimalizovala výkon na GPU vyvážením využití a fragmentace paměti, ale vyžaduje pečlivé ladění, aby se zabránilo chybám OOM a maximalizovala účinnost.
Citace:[1] https://kolonist26-jax-Kr.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[2] https://infohub.delltechnologies.com/frfr/p/running-grok-1-on-jax-with-multiple-gpus-the-drell-poweredge-xe9680-erver/
[3] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[4] https://neptune.ai/blog/optimizing-gpu-sage-diruring-model-the-with-neptun
[5] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/Memory-nagement-pest-Practices
[6] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=how+does+memory+Allocation+Process+PimPact+Performance+In+A+Single-instance+GPU+Architecture%3F
[7] https://stackoverflow.com/questions/73322760/jax-gpu-Memory-sage-even-with-cpu-allocation
[8] https://researchcomputing.princeton.edu/support/knowledge-base/gpu-computing
[9] https://github.com/jax-ml/jax/issues/23882