Die Strategie zur Speicherzuweisung von JAX in Bezug auf GPUs wirkt sich erheblich auf die Leistung aus, indem sie einen wesentlichen Teil des verfügbaren GPU -Speichers vorab. Hier erfahren Sie, wie sich diese Strategie auf die Leistung auswirkt:
1. PrealLocation: JAX prealloziert 75% des gesamten GPU -Speichers, wenn der erste JAX -Vorgang ausgeführt wird. Dieser Ansatz minimiert Allokationsaufwand und Gedächtnisfragmentierung, die die Leistung verbessern können, indem die Zeit für Speicherverwaltungsaufgaben verkürzt [1] [3]. Dies kann jedoch zu Fehlern außerhalb des Memory (OOM) führen, wenn der zugewiesene Speicher für die Arbeitsbelastung nicht ausreicht.
2. Gedächtnisfragmentierung: Deaktivieren der PrealLocation (mit `xla_python_client_preallocate = false`) kann zur Speicherfragmentierung führen, da das Speicher dynamisch zugewiesen und verhandelt wird. Diese Fragmentierung kann OOM -Fehler verursachen, selbst wenn genügend Gesamtspeicher verfügbar ist, da der Speicher nicht zusammenhängend [1] [3] [6] ist.
3. Anpassung: Benutzer können die vorgebliebene Speicherfraktion mit `xla_python_client_mem_fraction = .xx` anpassen, was eine flexiblere Speicherverwaltung ermöglicht. Durch die Senkung dieser Fraktion kann OOM -Fehler verhindern, aber die Gedächtnisfragmentierung erhöhen [1] [3].
4. Deallocation: Einstellen von `xla_python_client_allocator = platform` ermöglicht es JAX, Speicher auf Bedarf zuzuweisen und ihn zu bearbeiten, wenn sie nicht mehr benötigt werden. Dieser Ansatz ist langsam und für den allgemeinen Gebrauch nicht empfohlen, kann jedoch zum Debuggen oder Minimieren des Speicherausdrucks nützlich sein [1] [3].
5. Leistungsoptimierung: Die Speicherverwaltung von JAX wird für die Leistung bei GPUs optimiert, indem unnötige Zuweisungen minimiert und Speicherblöcke nach Möglichkeit wiederverwendet werden. Techniken wie die Verwendung von `jax.jit" für wiederholte Berechnungen und die Implementierung von Gradientenprüfungen können die Speicherverwendung weiter optimieren [5].
6. Überlegungen zur GPU -Architektur: Die Leistung von JAX für GPUs hängt auch von der spezifischen GPU -Architektur ab. Beispielsweise erfordern AMD GPUs aufgrund ihrer einzigartigen Speicherhierarchie und Berechnung der Einheitsorganisation eine individuelle Speicherverwaltung und Optimierungstechniken [2].
Insgesamt soll die Strategie von JAX die Speicherzuweisungsstrategie durch den Ausgleich der Speicherverwendung und -fragmentierung optimieren. Es erfordert jedoch eine sorgfältige Abstimmung, um OOM -Fehler zu vermeiden und die Effizienz zu maximieren.
Zitate:[1] https://kolonist26-jax-kr.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[2] https://infohub.delltechnologies.com/fr-fr/running-grok-on-jax-with-multiple-gpus-on-dell-powerge-xe9680-server/
[3] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[4] https://neptune.ai/blog/optimizing-gpu-usage-during-model-training-neptune
[5] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-practices
[6] https://masedcompute.com/faq-answers/?question=how+Does+ the+MeMory+ Allocation+ Process+Impact+performance+In+a+single-instance+gpu+architecture%3f
[7] https://stackoverflow.com/questions/73322760/jax-gpu-memory-usage-even-with-cpu-location
[8] https://researchComputing.princeton.edu/support/knowledge-base/gpu-computing
[9] https://github.com/jax-ml/jax/issues/23882