JAX: n GPU: n muistinjako -strategia vaikuttaa merkittävästi suorituskykyyn esittämällä huomattavan osan käytettävissä olevasta GPU -muistista. Näin tämä strategia vaikuttaa suorituskykyyn:
1. Esimerkki: Jax Preallloces 75% GPU -muistista, kun ensimmäinen JAX -toimenpide suoritetaan. Tämä lähestymistapa minimoi allokoinnin ylä- ja muistin pirstoutumisen, mikä voi parantaa suorituskykyä vähentämällä muistin hallintatehtäviin käytettyä aikaa [1] [3]. Se voi kuitenkin johtaa muistien ulkopuolisiin (OOM) virheisiin, jos allokoitu muisti ei ole riittävä työmäärään.
2. Muistin pirstoutuminen: Esikalvojen poistaminen käytöstä (käyttämällä `xla_python_client_prealocacacate = false`) voi johtaa muistin hajanaisuuteen, koska muisti on allokoinut ja dynaamisesti jaetaan dynaamisesti. Tämä pirstoutuminen voi aiheuttaa OOM -virheitä, vaikka muistia on käytettävissä riittävästi, koska muisti ei ole vierekkäinen [1] [3] [6].
3. Mukauttaminen: Käyttäjät voivat säätää esivalmistettua muistifraktiota käyttämällä `xla_python_client_mem_fraction = .xx`, joka mahdollistaa joustavamman muistin hallinnan. Tämän osan alentaminen voi estää OOM -virheitä, mutta voi lisätä muistin pirstoutumista [1] [3].
4 Tämä lähestymistapa on hidas eikä sitä suositella yleiseen käyttöön, mutta se voi olla hyödyllinen muistin jalanjäljen virheenkorjaamiseksi tai minimoimiseksi [1] [3].
5. Suorituskyvyn optimointi: JAX: n muistinhallinta on optimoitu suorituskykyyn GPU: lla minimoimalla tarpeettomat allokaatiot ja käyttämällä muistilohkoja mahdollisuuksien mukaan. Tekniikat, kuten `Jax.jit` käyttäminen toistuviin laskelmiin ja gradientin tarkistuspisteen toteuttamiseen, voivat edelleen optimoida muistin käytön [5].
6. Esimerkiksi AMD GPU: t vaativat räätälöityjä muistinhallinta- ja optimointitekniikoita niiden ainutlaatuisen muistihierarkian ja laskentayksikön organisaation vuoksi [2].
Kaiken kaikkiaan JAX: n muistin allokointistrategia on suunniteltu optimoimaan GPU: n suorituskyky tasapainottamalla muistin käyttöä ja pirstoutumista, mutta se vaatii huolellista viritystä OOM -virheiden välttämiseksi ja tehokkuuden maksimoimiseksi.
Viittaukset:[1] https://kolonist26-jax-kr.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
.
[3] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[4] https://neptune.ai/blog/optimising-gpu-usage-during-model-training
[5] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-practices
.
[7] https://stackoverflow.com/questions/73322760/JAX-GPU-MEMORY-USAGE-Even-
[8] https://researchcomputing.princeton.edu/support/knowledge-base/gpu-computing
[9] https://github.com/jax-ml/jax/issues/23882