Stratégia prideľovania pamäte spoločnosti Jax na GPU výrazne ovplyvňuje výkon predložením podstatnej časti dostupnej pamäte GPU. Takto táto stratégia ovplyvňuje výkon:
1. Preallokácia: Jax Preallocates 75% z celkovej pamäte GPU Po vykonaní prvej operácie Jax. Tento prístup minimalizuje alokáciu režijných nákladov a fragmentácie pamäte, čo môže zlepšiť výkon znížením času stráveného pri úlohách správy pamäte [1] [3]. Môže to však viesť k chybám mimo pamäte (OOM), ak pridelená pamäť nie je dostatočná pre pracovné zaťaženie.
2. Fragmentácia pamäte: Deaktivácia vpred (pomocou `xla_python_client_preallocate = false`) môže viesť k fragmentácii pamäte, pretože pamäť sa prideľuje a dynamicky sa prideľuje pamäť. Táto fragmentácia môže spôsobiť chyby OOM, aj keď je k dispozícii dostatok celkovej pamäte, pretože pamäť nie je priľahlá [1] [3] [6].
3. Prispôsobenie: Používatelia môžu upraviť predbežnú frakciu pamäte pomocou `xla_python_client_mem_fraction = .xx`, čo umožňuje flexibilnejšiu správu pamäte. Zníženie tejto frakcie môže zabrániť chybám OOM, ale môže zvýšiť fragmentáciu pamäte [1] [3].
4. DealLocation: Nastavenie `XLA_PYTHON_CLIENT_ALLOCATOR = Platform` umožňuje JAX prideliť pamäť na požiadanie a deliť ju, keď už nie je potrebný. Tento prístup je pomalý a neodporúča sa na všeobecné použitie, ale môže byť užitočný na ladenie alebo minimalizáciu pamäťovej stopy [1] [3].
5. Optimalizácia výkonu: Správa pamäte Jax je optimalizovaná pre výkon na GPU minimalizovaním nepotrebných prideľovaní a opätovným použitím pamäte blokov, ak je to možné. Techniky, ako je použitie `jax.jit` pre opakované výpočty a implementácia kontrolného gradientu, môžu ďalej optimalizovať využitie pamäte [5].
6. Úvahy o architektúre GPU: Výkon spoločnosti JAX na GPU tiež závisí od konkrétnej architektúry GPU. Napríklad GPU AMD vyžadujú prispôsobené techniky správy pamäte a optimalizácie vďaka svojej jedinečnej organizácii hierarchie pamäte a počítačovej jednotky [2].
Celkovo je stratégia prideľovania pamäte spoločnosti JAX navrhnutá tak, aby optimalizovala výkon na GPU vyvážením využitia pamäte a fragmentácie, ale vyžaduje starostlivé ladenie, aby sa predišlo chybám OOM a maximalizácii účinnosti.
Citácie:[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-gpus-on-the-dell-powergegege-xe9680-server/
[3] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[4] https://neptune.ai/blog/optimization-gpu-usage-during-model-training-with-heptune
[5] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-practices
[6] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=how+does+TeMemory AdvanceAllocation+Process+Process+Pract+performance+in+An+a+single-instance+GPU+Architecture%3F%3f
[7] https://stackoverflow.com/questions/73322760/JAX-GPU-memory-usage-even-with-cpu-cingAcation
[8] https://researchComputing.princeton.edu/support/knowledge-base/gpu-computing
[9] https://github.com/jax-ml/jax/issues/23882