Jaxi mälu jaotamise strateegia GPU -de kohta mõjutab oluliselt jõudlust, eelnevalt olulise osa saadaolevast GPU mälust. Siit saate teada, kuidas see strateegia mõjutab tulemusi:
1. Prealloction: JAX Preallokab 75% kogu GPU mälust, kui esimese JAX -toimingu täitmisel on täidetud. See lähenemisviis vähendab jaotamise üldkulusid ja mälu killustatust, mis võib parandada jõudlust, vähendades mäluhaldusülesannetele kulutatud aega [1] [3]. Kui eraldatud mälu pole töökoormuse jaoks ebapiisav, võib see põhjustada mäluväliseid (OOM) vigu.
2. Mälu killustamine: eelteaduse keelamine (kasutades `xla_python_client_preallocate = false`) võib põhjustada mälu killustatuse, kuna mälu eraldatakse ja käsitletakse dünaamiliselt. See killustatus võib põhjustada OOM -i vigu isegi siis, kui on piisavalt mälu, kuna mälu pole külgnev [1] [3] [6].
3. Kohandamine: kasutajad saavad eelnevalt kajastatud mälufraktsiooni reguleerida, kasutades `xla_python_client_mem_fraction = .xx`, mis võimaldab paindlikumat mäluhaldust. Selle fraktsiooni alandamine võib vältida OOM -vigu, kuid võib suurendada mälu killustatust [1] [3].
4. Dealication: `xla_python_client_allocator = platvorm` seadistamine võimaldab JAX -il eraldada mälu nõudmisel ja käsitleda seda, kui seda enam pole. See lähenemisviis on aeglane ja ei soovitata üldiseks kasutamiseks, kuid see võib olla kasulik mälu jalajälje silumiseks või minimeerimiseks [1] [3].
5. Jõudluse optimeerimine: JAXi mäluhaldus on optimeeritud GPU -de jõudluseks, minimeerides ebavajalikke eraldisi ja kasutades võimaluse korral mäluplokke. Tehnikad nagu "Jax.jit" kasutamine korduvate arvutuste jaoks ja gradiendi kontrollpunkti rakendamine võivad mälu kasutamist veelgi optimeerida [5].
6. GPU arhitektuuri kaalutlused: Jaxi jõudlus GPU -del sõltub ka konkreetsest GPU arhitektuurist. Näiteks nõuavad AMD GPU -d kohandatud mäluhaldus- ja optimeerimise tehnikaid nende ainulaadse mäluhierarhia ja arvutusüksuse organisatsiooni tõttu [2].
Üldiselt on Jaxi mälu jaotamise strateegia loodud GPU -de jõudluse optimeerimiseks, tasakaalustades mälu kasutamist ja killustatust, kuid see nõuab hoolikat häälestamist, et vältida OOM -vigu ja maksimeerida tõhusust.
Tsitaadid:[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-treining-with-neptune
]
]
]
[8] https://researchcomputing.princeton.edu/support/knowledge-base/gpu-compuuting
[9] https://github.com/jax-ml/jax/issues/23882