Стратегія розподілу пам’яті JAX на графічні процесори суттєво впливає на продуктивність шляхом попереднього розколювання значної частини наявної пам’яті GPU. Ось як ця стратегія впливає на продуктивність:
1. Preallocation: Jax Preallocates 75% від загальної пам'яті GPU під час виконання першої операції JAX. Цей підхід мінімізує розподіл накладних витрат та фрагментації пам'яті, що може покращити продуктивність за рахунок скорочення часу, витраченого на завдання управління пам'яттю [1] [3]. Однак це може призвести до помилок поза пам’яткою (OOM), якщо виділена пам'ять недостатня для навантаження.
2. Фрагментація пам’яті: відключення попереднього періоду (використання `xla_python_client_preallocate = false`) може призвести до фрагментації пам'яті, оскільки пам'ять розподіляється та динамічно розподіляється. Ця фрагментація може спричинити помилки OOM, навіть коли є достатня кількість загальної пам’яті, оскільки пам'ять не є суміжною [1] [3] [6].
3. Налаштування: Користувачі можуть регулювати попередньо фракцію пам'яті за допомогою `xla_python_client_mem_fraction = .xx`, що дозволяє отримати більш гнучке управління пам'яттю. Зниження цієї фракції може запобігти помилкам OOM, але може збільшити фрагментацію пам'яті [1] [3].
4. Deallocation: Налаштування `xla_python_client_allocator = платформа 'дозволяє jax виділити пам'ять на вимогу та розподілити її, коли більше не потрібно. Цей підхід повільний і не рекомендується для загального використання, але може бути корисним для налагодження або мінімізації слідів пам'яті [1] [3].
5. Оптимізація продуктивності: Управління пам'яттю JAX оптимізовано для продуктивності в процесі графічних процесорів, мінімізуючи непотрібні розподіли та повторно використовуючи блоки пам'яті, коли це можливо. Такі методи, як використання `jax.jit` для повторних обчислень та впровадження градієнтної контрольної точки, можуть додатково оптимізувати використання пам'яті [5].
6. Міркування архітектури GPU: Продуктивність JAX на GPU також залежить від конкретної архітектури GPU. Наприклад, GPU AMD потребують індивідуальних методів управління пам'яттю та оптимізації завдяки їх унікальній ієрархії пам'яті та організації обчислювальної одиниці [2].
В цілому, стратегія розподілу пам'яті JAX розроблена для оптимізації продуктивності графічних процесорів шляхом збалансування використання пам'яті та фрагментації, але це вимагає ретельної настройки, щоб уникнути помилок OOM та максимальної ефективності.
Цитати:[1] https://kolonist26-jax-kr.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[2] https://infohub.delltechnologies.com/fr-fr/p/running-grok-on-jax-with-multiple-on-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/?
[7] https://stackoverflow.com/questions/73322760/jax-gpu-memory-usage-even-with-cpu-allocation
[8] https://researchcomputing.princeton.edu/support/knowledge-base/gpu-computing
[9] https://github.com/jax-ml/jax/issues/23882