Džeksa atmiņas sadales stratēģija GPU būtiski ietekmē veiktspēju, iepriekš uzskaitot ievērojamu pieejamo GPU atmiņas daļu. Lūk, kā šī stratēģija ietekmē sniegumu:
1. PrealLocation: Jax preallocates 75% no kopējās GPU atmiņas, kad tiek veikta pirmā Jax operācija. Šī pieeja samazina piešķīrumu pieskaitāmās izmaksas un atmiņas sadrumstalotība, kas var uzlabot veiktspēju, samazinot atmiņas pārvaldības uzdevumus pavadīto laiku [1] [3]. Tomēr tas var izraisīt ārpus atmiņas (OOM) kļūdas, ja piešķirtā atmiņa ir nepietiekama darba slodzei.
2. Atmiņas sadrumstalotība: preallatikācijas atspējošana (izmantojot `XLA_PYTHON_CLIENT_PREALLOCOTE = FALSE`) var izraisīt atmiņas sadrumstalotību, jo atmiņa tiek piešķirta un dinamiski sadalīta. Šī sadrumstalotība var izraisīt OOM kļūdas pat tad, ja ir pieejama pietiekami daudz kopējās atmiņas, jo atmiņa nav blakus esoša [1] [3] [6].
3. Pielāgošana: Lietotāji var pielāgot prealokēto atmiņas frakciju, izmantojot `xla_python_client_mem_fraction = .xx`, kas ļauj veikt elastīgāku atmiņas pārvaldību. Šīs frakcijas pazemināšana var novērst OOM kļūdas, bet var palielināt atmiņas sadrumstalotību [1] [3].
4. DealLocation: iestatīšana `XLA_PYTHON_CLIENT_Allocator = platforma` ļauj JAX piešķirt atmiņu pēc pieprasījuma un nodalīt to, kad tas vairs nav vajadzīgs. Šī pieeja ir lēna un nav ieteicama vispārējai lietošanai, bet var būt noderīga, lai atkļūdotu vai samazinātu atmiņas pēdas nospiedumu [1] [3].
5. Veiktspējas optimizācija: Jax atmiņas pārvaldība tiek optimizēta GPU veiktspējai, samazinot nevajadzīgus piešķīrumus un, ja iespējams, atkārtoti izmanto atmiņas blokus. Metodes, piemēram, `jax.jit` izmantošana atkārtotiem aprēķiniem un gradienta kontrolpunktu ieviešana var vēl vairāk optimizēt atmiņas izmantošanu [5].
6. GPU arhitektūras apsvērumi: Jax veiktspēja GPU ir atkarīga arī no īpašās GPU arhitektūras. Piemēram, AMD GPU ir vajadzīgas pielāgotas atmiņas pārvaldības un optimizācijas metodes, pateicoties to unikālajai atmiņas hierarhijai un aprēķināšanas vienības organizācijai [2].
Kopumā Jax atmiņas sadales stratēģija ir izstrādāta, lai optimizētu GPU veiktspēju, līdzsvarojot atmiņas izmantošanu un sadrumstalotību, taču tā nepieciešama rūpīga noregulēšana, lai izvairītos no OOM kļūdām un palielinātu efektivitāti.
Atsauces:[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/optimizing-gpu-usage-during-model-training-with-neptune
[5] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-pracices
.
[7] https://stackoverflow.com/questions/73322760/jax-gpu-memory-usage-even-with-cpu-alation
[8] https://researchcomputing.princeton.edu/support/knowledge-base/gpu-computing
[9] https://github.com/jax-ml/jax/issues/23882