Kaip „Jax“ atminties paskirstymo strategija daro įtaką GPU našumui

1. „Preallocation“: „Jax“ iš anksto sudaro 75% visos GPU atminties, kai vykdoma pirmoji JAX operacija. Šis požiūris sumažina paskirstymo pridėtines išlaidas ir atminties suskaidymą, o tai gali pagerinti našumą, sumažinant atminties valdymo užduočių laiką [1] [3]. Tačiau tai gali sukelti ne atminties (OOM) klaidas, jei paskirstytos atminties nepakanka darbo krūviui.

2. Atminties suskaidymas: išjungiant išankstinį potraukį (naudojant „XLA_PYTHON_CLIENT_PERELLOCLACE = FALSE“) gali sukelti atminties suskaidymą, nes atmintis yra paskirstoma ir dinamiškai išskiriama. Šis suskaidymas gali sukelti OOM klaidas net tada, kai yra pakankamai bendros atminties, nes atmintis nėra gretimi [1] [3] [6].

3. Tinkinimas: Vartotojai gali sureguliuoti išankstinę atminties frakciją naudodami „xla_python_client_mem_fraction = .xx`“, leidžiančią tvarkyti lanksčiau. Sumažinus šią trupmeną, galima užkirsti kelią OOM klaidoms, tačiau gali padidinti atminties suskaidymą [1] [3].

4. Šis metodas yra lėtas ir nerekomenduojamas naudoti bendrai naudoti, tačiau gali būti naudingas derinant ar sumažinant atminties pėdsaką [1] [3].

5. Našumo optimizavimas: Jax atminties valdymas yra optimizuotas siekiant našumo GPU, sumažinant nereikalingus asignavimus ir, jei įmanoma, pakartotinai panaudojant atminties blokus. Technikos, pavyzdžiui, „jax.jit“ naudojimas pakartotiniams skaičiavimams ir gradiento patikrinimo taškų įgyvendinimui gali dar labiau optimizuoti atminties naudojimą [5].

6. GPU architektūros aspektai: Jaxo veikimas GPU taip pat priklauso nuo konkrečios GPU architektūros. Pavyzdžiui, AMD GPU reikalauja pritaikytų atminties valdymo ir optimizavimo metodų dėl jų unikalios atminties hierarchijos ir skaičiavimo vieneto organizacijos [2].

Apskritai, „Jax“ atminties paskirstymo strategija yra skirta optimizuoti GPU našumą, subalansuojant atminties naudojimą ir suskaidymą, tačiau tam reikia kruopštaus derinimo, kad būtų išvengta OOM klaidų ir padidintų efektyvumą.