Strategi alokasi memori Jax pada GPU secara signifikan memengaruhi kinerja dengan melakukan prealokasi sebagian besar dari memori GPU yang tersedia. Beginilah strategi ini mempengaruhi kinerja:
1. Preallocation: Jax Preallocates 75% dari total memori GPU ketika operasi JAX pertama dieksekusi. Pendekatan ini meminimalkan alokasi overhead dan fragmentasi memori, yang dapat meningkatkan kinerja dengan mengurangi waktu yang dihabiskan untuk tugas manajemen memori [1] [3]. Namun, itu dapat menyebabkan kesalahan out-of-memory (OOM) jika memori yang dialokasikan tidak cukup untuk beban kerja.
2. Fragmentasi memori: Menonaktifkan preallocation (menggunakan `xla_python_client_preallocate = false`) dapat menyebabkan fragmentasi memori, karena memori dialokasikan dan dialokasikan secara dinamis. Fragmentasi ini dapat menyebabkan kesalahan OOM bahkan ketika ada cukup memori total yang tersedia, karena memori tidak berdekatan [1] [3] [6].
3. Kustomisasi: Pengguna dapat menyesuaikan fraksi memori yang telah ditentukan sebelumnya menggunakan `xla_python_client_mem_fraction = .xx`, yang memungkinkan manajemen memori yang lebih fleksibel. Menurunkan fraksi ini dapat mencegah kesalahan OOM tetapi dapat meningkatkan fragmentasi memori [1] [3].
4. Deallocation: Mengatur `xla_python_client_allocator = platform` memungkinkan Jax untuk mengalokasikan memori sesuai permintaan dan mengalaminya saat tidak lagi diperlukan. Pendekatan ini lambat dan tidak disarankan untuk penggunaan umum tetapi dapat berguna untuk men -debug atau meminimalkan jejak memori [1] [3].
5. Optimalisasi Kinerja: Manajemen memori Jax dioptimalkan untuk kinerja pada GPU dengan meminimalkan alokasi yang tidak perlu dan menggunakan kembali blok memori bila memungkinkan. Teknik -teknik seperti menggunakan `jax.jit` untuk perhitungan berulang dan menerapkan pos pemeriksaan gradien dapat lebih mengoptimalkan penggunaan memori [5].
6. Pertimbangan Arsitektur GPU: Kinerja Jax di GPU juga tergantung pada arsitektur GPU spesifik. Misalnya, AMD GPU memerlukan manajemen memori yang disesuaikan dan teknik optimasi karena hierarki memori yang unik dan menghitung organisasi unit [2].
Secara keseluruhan, strategi alokasi memori JAX dirancang untuk mengoptimalkan kinerja pada GPU dengan menyeimbangkan penggunaan dan fragmentasi memori, tetapi membutuhkan penyetelan yang cermat untuk menghindari kesalahan OOM dan memaksimalkan efisiensi.
Kutipan:[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-pus-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+Single-instance+gpu+architecture%3F
[7] https://stackoverflow.com/questions/73322760/jax-gpu-memory-usage-even-with-cpu-alocation
[8] https://researchComputing.princeton.edu/support/knowledge-base/gpu-computing
[9] https://github.com/jax-ml/jax/issues/23882