JAX's geheugentoewijzingsstrategie op GPU's heeft een aanzienlijke invloed op de prestaties door een aanzienlijk deel van het beschikbare GPU -geheugen te prealloceren. Dit is hoe deze strategie de prestaties beïnvloedt:
1. Preallocatie: JAX prealloceert 75% van het totale GPU -geheugen wanneer de eerste JAX -bewerking wordt uitgevoerd. Deze benadering minimaliseert de overhead- en geheugenfragmentatie van de allocatie, die de prestaties kan verbeteren door de tijd die wordt besteed aan geheugenbeheertaken te verminderen [1] [3]. Het kan echter leiden tot fouten buiten het geheugen (OOM) als het toegewezen geheugen onvoldoende is voor de werklast.
2. Geheugenfragmentatie: het uitschakelen van preallocatie (met behulp van `xla_python_client_preallocate = false`) kan leiden tot geheugenfragmentatie, omdat geheugen wordt toegewezen en dynamisch wordt geëlceerd. Deze fragmentatie kan OOM -fouten veroorzaken, zelfs wanneer er voldoende totaal geheugen beschikbaar is, omdat het geheugen niet aaneengesloten is [1] [3] [6].
3. Aanpassing: gebruikers kunnen de preallocated geheugenfractie aanpassen met behulp van `xla_python_client_mem_fraction = .xx`, waardoor flexibeler geheugenbeheer mogelijk is. Het verlagen van deze fractie kan OOM -fouten voorkomen, maar kan de geheugenfragmentatie verhogen [1] [3].
4. DealLocation: instellen `xla_python_client_allocator = platform` stelt JAX in staat om geheugen op aanvraag toe te wijzen en deze te handelen wanneer het niet langer nodig is. Deze aanpak is traag en wordt niet aanbevolen voor algemeen gebruik, maar kan nuttig zijn voor het debuggen of minimaliseren van geheugenvoetafdruk [1] [3].
5. Performance -optimalisatie: JAX's geheugenbeheer is geoptimaliseerd voor prestaties op GPU's door onnodige toewijzingen te minimaliseren en geheugenblokken te hergebruiken indien mogelijk. Technieken zoals het gebruik van `jax.jit` voor herhaalde berekeningen en het implementeren van gradiëntcontrolepointing kunnen het geheugengebruik verder optimaliseren [5].
6. Overwegingen van GPU -architectuur: de prestaties van JAX op GPU's zijn ook afhankelijk van de specifieke GPU -architectuur. AMD GPU's vereisen bijvoorbeeld aangepaste geheugenbeheer- en optimalisatietechnieken vanwege hun unieke geheugenhiërarchie en rekenunitorganisatie [2].
Over het algemeen is de strategie van de geheugenallocatie van JAX ontworpen om de prestaties op GPU's te optimaliseren door geheugengebruik en fragmentatie in evenwicht te brengen, maar het vereist zorgvuldige afstemming om OOM -fouten te voorkomen en de efficiëntie te maximaliseren.
Citaten:[1] https://kolonist26-jax-kr.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[2] https://infohub.delltechnologies.com/fr-fr/p/running-grok-1-on-jax-with-multiple-gpus-on-the-dell-powerEdge-xe9680-server/
[3] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[4] https://neptune.ai/blog/optimizing-gpu-usage-during-model-training-with-neptune
[5] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-practices
[6] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=how+does+The+Memory+Allocation+ Process+Impact+ Performance+in+a+single Instance+Gpu+Architectureure%3F
[7] https://stackoverflow.com/questions/73322760/jax-gpu-memory-usage-even-with-cpu-allocatie
[8] https://researchcomputing.princeton.edu/support/knowledge-base/gpu-computing
[9] https://github.com/jax-ml/jax/issues/23882